模型提供智能
Harness 提供秩序

Harness 指智能体的运行与治理框架,原意为马具:不产生动力,但决定动力能否转化为可控的运力。LoLR Agent OS 是面向企业的 Harness,将角色、知识、Skills、工具、权限、人工审核与评测组织为闭环,使智能体在企业环境中可构建、可治理、可迭代。

  • 角色与边界定义数字专家的角色、目标、任务边界与确定性工作流。
  • 知识与 Skills挂接私域知识库,装载专家标注的专业 Skills 与场景 Skills(可复用的专业能力单元)。
  • 工具与权限以标准化工具接口接入既有系统,按授权范围发布与调用。
  • 评测与人审以真实任务集回归评测,关键节点设置人工确认,全程留痕。
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LoLR AGENT OS 企业专属 Harness 权限 · 留痕 · 人审 · 评测集 构建 注入 测试 发布 运行 迭代
六个环节首尾相接,实战反馈回流至 Skills 与评测集Harness 闭环 · 示意
01构建

基于 Skills 库与模板组装智能体,配置角色、边界与资源。

02注入

挂接私域知识库与技能库,接入既有系统与数据。

03测试

以真实任务集验证与回归,问题可定位至具体版本。

04发布

按授权发布至指定设备、空间或岗位,能力随许可生效。

05运行

在私域环境运行,保留权限控制、人工审核节点与运行记录。

06迭代

实战反馈回流至 Skills 与评测集,形成持续优化闭环。

建立在三张网络之上的 Harness

企业级 Harness 建立在三张分布式网络之上:分布式算力网络提供可调度的算力,分布式知识网络提供留在各节点的知识,分布式人机协同网络提供专家与数字专家的协作与反馈。Harness 面向特定场景,从三张网络中聚合能力,形成可交付的数字专家,并依据评测与反馈持续迭代优化;RSI 企业大脑作为 Harness 的中枢,沉淀语料、指标、Skills 与评测集。

特定场景 面向场景的能力交付 税务风控 合同审阅 财务合规 供应链管理 LoLR Agent OS 企业级 Harness 面向特定场景聚合能力 · 持续迭代优化 RSI 企业大脑:语料 · 指标 · Skills · 评测集 治理闭环:构建 · 注入 · 测试 · 发布 · 运行 · 迭代 交付数字专家 · 成果 场景反馈 · 复核结果 分布式算力网络 端 · 边 · 云节点 · 统一调度 安全链路 · 数据不出端 分布式知识网络 个人 · 部门 · 机构 · 授权云端 知识留在产生它的节点 分布式人机协同网络 行业专家 · 业务人员 · 数字专家 标注 · 复核 · 规则 · 反馈 提供算力 提供知识 协同与反馈 三张网络提供算力、知识与协同;Harness 面向场景聚合能力,反馈回流形成持续迭代
下为三张分布式网络,中为企业级 Harness,上为特定场景三网之上的 Harness · 示意
分布式算力网络

端、边、云节点由统一调度组织为一个算力网,节点间以安全链路连接(详见可信基座);为 Harness 提供可调度、可审计的算力。

分布式知识网络

知识存放于产生它的节点(个人、部门、机构内网、授权云端),在权限范围内互联;Harness 按需检索汇总,不集中搬运。

分布式人机协同网络

行业专家、业务人员与数字专家分布于各节点协作:专家负责标注、复核与规则设定,数字专家负责执行与初稿,反馈经 Harness 回流。

企业级 Harness=Agent 操作系统+治理闭环+评测体系建立在分布式算力网络、分布式知识网络与分布式人机协同网络之上,面向特定场景聚合能力并持续迭代优化;安全、专业、私域、便捷、性价比决定智能体能否进入企业并长期稳定运行。

从一次性交付
到持续成长的企业 AI 系统

企业级 AI 的难点在上线之后的持续运行与改进。罗格采用 FDE(Forward Deployed Engineer,前置部署工程师)实施模式:工程师进入业务现场,与企业专家共建人机协同的企业专属 Harness;实战反馈持续回流至 Skills、评测集与模型,使企业 AI 的 RSI(Recursive Self-Improvement,递归自我改进)成熟度逐步提升。

传统项目制交付

  • 起点以需求文档与功能清单界定范围。
  • 流程需求、开发、验收、结束,交付即终点。
  • 上线之后业务与模型持续变化,系统停留在验收时的状态。
  • 知识归属方法与调优经验留在实施方,企业获得一次性结果。

AI 原生实施 · FDE + Harness

  • 起点驻场诊断业务流程、数据边界与专业判断点,从首批可验收任务开始。
  • 流程诊断、共建 Harness、上线运行、持续迭代,各环节反馈回流。
  • 上线之后实战反馈回流至 Skills、评测集与模型,系统能力持续提升。
  • 知识归属角色、Skills、评测集与运行记录沉淀为企业资产,由企业团队接管。
阶段 1驻场诊断

FDE 进入业务现场,梳理流程、数据边界与专业判断点,确定首批任务与验收标准。

产出:任务清单 · 数据边界 · 验收标准
阶段 2共建 Harness

与企业专家共同定义角色、萃取 Skills、建立评测集,设置权限与人工审核节点。

产出:数字专家 · 评测集 · 治理规则
阶段 3陪跑迭代

按既定节奏回流实战反馈,更新 Skills、评测集与模型;能力与方法逐步移交企业团队。

产出:迭代节奏 · 能力交接 · RSI 成熟度提升

RSI 成熟度:企业 AI 自我改进的三个阶段

各阶段的人机分工明确:人负责什么,AI 负责什么,由谁复核。

RSI · RECURSIVE SELF-IMPROVEMENT · 递归自我改进
阶段 1基础可用AI 辅助,人主导

建立基线:语料、Skills 与评测集就位,数字专家在人的指引下完成明确任务。

对应:知识信任 · 数字专家
阶段 2任务可托付AI 代理,人复核

从业务问答转向任务代理,数字助理理解需求并调动资源,成果由人复核。

对应:能力信任 · 数字助理
阶段 3持续自改进AI 自评测,人定规则

反馈自动回流,Skills 与模型持续优化;人负责规则与边界,数字合伙人负责全天候执行。

对应:认知信任 · 数字合伙人
AI 原生实施=FDE 驻场共建+企业专属 Harness+RSI 持续改进上线是企业 AI 成熟度提升的起点。