产业观察
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
原标题: MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
📋总体概括
MiniMax DevRel负责人Vincent在AGI Playground 2026上分享其Agent设计方法论：模型公司做Agent的独特优势在于将agent harness与模型推理放在同一团队协同设计，system prompt、tool calling组织、错误处理等harness端决策直接影响缓存命中率、调度效率和token消耗。MiniMax过去一年从内部飞书bot起步，演化出桌面应用MiniMax Code，并形成训练-服务闭环：模型在自身harness中训练、经harness服务用户、用户行为再反哺训练，提出Model-Harness协同只是第一步，Inference-Ha
⚡关键信息
- ▸MiniMax提出Model-Harness协同只是第一步，还要做Inference-Harness协同设计
- ▸harness端决策如system prompt、tool calling、错误处理直接影响缓存命中率、调度效率和token消耗
- ▸MiniMax的Agent从内部飞书bot起步，最终演化成桌面应用MiniMax Code
- ▸已形成训练-服务闭环：模型在自己的harness中训练并服务用户，用户行为反哺下一代模型
- ▸分享来自MiniMax DevRel负责人Vincent在AGI Playground 2026的演讲
🔥犀利点评
这不是产品分享，而是给Agent创业公司的隐秘宣判：当模型厂把harness和推理协同设计，缓存命中率省下的钱和token效率就是独立Agent公司永远追不上的成本差。所谓「模型即Agent」，本质是把中间层吃掉。Anthropic和OpenAI早就这么干了，MiniMax只是把牌摊开。纯做壳的公司，护城河正在被这种垂直一体化一寸寸抽干。
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