知鸦日报2026-09-30

虚拟试衣系统早期因轮询负载不均、全局限流失效导致性能瓶颈与雪崩。通过升级为最小请求数负载均衡和单实例限流，解决了吞吐与稳定性问题。同时构建透明加解密存储、合规编排，并利用闲时GPU预计算多色试衣，将切换耗时降至1秒内，资源利用率提升至35%。

Harness工程是围绕模型构建的确定性层，通过约束动作空间、管理上下文、调度任务与持久化记忆，让模型聚焦于解决问题而非搞清楚问题。核心在于用外部系统控制“何时干活”，用工具和规则确保模型稳定、高效输出，降低token成本。

意图识别从规则演进到LLM，核心是解读开放目标。它沿多模态感知与智能代理执行两条轴扩展，在Agent Harness中成为横跨输入到决策的分层判定层，将请求转为任务、路由、安全、信息完整性判断，驱动真实工程落地。

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