Harness

harness 命令组用于以无代码方式创建智能体：先初始化一个 harness.yaml，再逐项设置字段，最后直接部署为运行时，无需编写任何应用代码。

harness init

创建一个 harness 目录，包含 harness.yaml 与 .env.example，用于Harness。

标志/参数	说明	默认值
`[name]`	harness 名称（传 `.` 表示当前目录）	无
`-r, --region <region>`	部署区域。	所选云厂商的默认区域
`-y, --yes`	跳过交互提示并使用默认值	`false`
`-f, --force`	在非空目录中脚手架 / 覆盖已有 `harness.yaml`	`false`

agentkit harness init my-harness
agentkit --provider byteplus harness init my-harness --region ap-southeast-1

harness.yaml 是无代码智能体的唯一配置来源，harness deploy 会将其展开为运行时的环境变量。生成的文件里，常用字段处于启用状态，各组件的可选参数以注释形式按后端分组给出——设好组件的 type 后，取消注释该后端下的参数即可。完整内容如下：

harness.yaml

# =============================================================================
# AgentKit harness configuration (code-free agent).
#
# `agentkit harness deploy` converts this file into the runtime's environment
# variables: top-level fields and `model` are flattened (model.name -> MODEL_NAME,
# tools -> TOOLS, ...); each component's `type` selects its backend, and the
# component's other params map to the env vars that backend reads (e.g. viking
# `project` -> DATABASE_VIKING_PROJECT). Empty values are skipped, so the server
# falls back to its own defaults.
#
# Configure with `agentkit harness set ...` or by editing this file. For a
# component, uncomment the params under the backend you set as `type`.
# =============================================================================

# Harness / runtime name (also the knowledgebase & long-term-memory index name).
#   env: HARNESS_NAME          flag: --name
harness_name: "my-harness"

# Deployment cloud selected by `agentkit harness init`.
cloud:
  provider: volcengine
  region: cn-beijing
  # A horizontally scaled OAuth Harness should use a private connection to its
  # shared session database. Keep public network enabled for authenticated APIG
  # ingress, and use a dedicated least-privilege security group.
  # network:
  #   enable_public_network: true
  #   enable_private_network: true
  #   vpc_id: ${HARNESS_RUNTIME_VPC_ID}
  #   subnet_ids: [${HARNESS_RUNTIME_SUBNET_ID}]
  #   security_group_ids: [${HARNESS_RUNTIME_SECURITY_GROUP_ID}]
  #   enable_shared_internet_access: true

# Reasoning model. Direct mode preserves the legacy Runtime-IAM key lookup.
# For a shared OAuth Harness, obo_broker sends a short-lived user+Runtime TIP to
# a fixed APIG model egress; the gateway/Broker replaces it with the hosted
# downstream credential, so the real provider key never enters this process.
#   env: MODEL_*               flag: --model-name
model:
  name: ""
  # provider: openai
  # api_base: https://<model-egress-apig>/v1
  # credential_mode: obo_broker
  # target_alias: model
  # target_audience: trn:agentkit:model-gateway
  # workload_discovery_url: https://<workload-issuer>/.well-known/openid-configuration
  # workload_issuer: https://<workload-issuer>
  # workload_pool: default
  # identity_region: cn-beijing

# Runtime and model-call admission capacity. In OAuth mode, max_instance > 1
# requires a shared MySQL/PostgreSQL short-term-memory backend; local/sqlite
# sessions cannot safely span replicas. The model limits are per Runtime
# instance; enforce tenant-wide TPM/TPD again at Model Gateway.
capacity:
  # cpu_milli: 4000
  # memory_mb: 8192
  # min_instance: 4
  # max_instance: 10
  # max_concurrency: 32
  # model_max_inflight: 12
  # model_max_inflight_per_user: 1
  # model_queue_timeout_seconds: 45
  # model_request_timeout_seconds: 120
  # model_max_output_tokens: 1024
  # session_db_pool_size: 5
  # session_db_max_overflow: 3
  # session_db_pool_timeout_seconds: 10
  # session_db_pool_recycle_seconds: 300

# Built-in tool names.   env: TOOLS   flag: --tools (comma-separated)
tools: []

# Skill Hub slugs, ss-... spaces, or ss-...:s-... refs.
#   env: SKILLS  flag: --skills (comma-separated)
skills: []

# Agent instruction (empty = server default).
#   env: SYSTEM_PROMPT         flag: --system-prompt
system_prompt: ""

# Agent description, used by discovery and generated AgentCards.
#   env: DESCRIPTION           flag: --description
description: ""

# Agent runtime backend: adk (default) | codex.
#   env: RUNTIME               flag: --runtime
runtime: adk

# Per-run defaults. Both can be overridden by `agentkit harness invoke` flags.
#   env: MAX_LLM_CALLS         flag: --max-llm-calls
# max_llm_calls: 20

# Tool-call behavior.
# structured_tool_calls: false
# include_tools_every_turn: true

# Managed Harness Sidecar optimizations (optional). SQL readonly protection is
# server-owned and is enabled automatically with mcp_resilience.
# sidecar:
#   enabled: true
#   profile: default
#   component_overrides:
#     context_engine: true
#     compressor: false
#     verifier: false
#     long_run_control: false
#     mcp_resilience: false

# --- A2A registry (optional) ------------------------------------------------
# Configure with --registry / --registry-space-id / --registry-space-name.
# registry:
#   type: agentkit_a2a
#   space_id: ""
#   top_k: 3
#   endpoint: https://open.volcengineapi.com/
#   region: cn-beijing

# --- Knowledge base ----------------------------------------------------------
#   type -> env: KNOWLEDGEBASE_TYPE   flag: --knowledgebase-type
#   "" disables it. Supported: viking | opensearch | redis
knowledgebase:
  type: ""
  # -- viking --      flags: --knowledgebase-project / --knowledgebase-region
  # project: my-project
  # region: cn-beijing
  # -- opensearch --  flags: --knowledgebase-host / -port / -username / -password / -use-ssl
  # host: 1.2.3.4
  # port: 9200
  # username: admin
  # password: ""
  # use_ssl: true
  # -- redis --       flags: --knowledgebase-host / -port / -username / -password / -db
  # host: 1.2.3.4
  # port: 6379
  # username: default
  # password: ""
  # db: 0

# --- Long-term memory --------------------------------------------------------
#   type -> env: LONG_TERM_MEMORY_TYPE   flag: --long-term-memory-type
#   "" disables it. Supported: viking | opensearch | redis | mem0
long_term_memory:
  type: ""
  # -- viking --      flags: --long-term-memory-project / --long-term-memory-region
  # project: my-project
  # region: cn-beijing
  # -- opensearch --  flags: --long-term-memory-host / -port / -username / -password
  # host: 1.2.3.4
  # port: 9200
  # username: admin
  # password: ""
  # -- redis --       flags: --long-term-memory-host / -port / -password / -db
  # host: 1.2.3.4
  # port: 6379
  # password: ""
  # db: 0
  # -- mem0 --        flags: --long-term-memory-api-key / -api-key-id / -project-id / -base-url
  # api_key: ""
  # api_key_id: ""
  # project_id: ""
  # base_url: https://api.mem0.ai/v1

# --- Short-term memory (session store) ---------------------------------------
#   type -> env: SHORT_TERM_MEMORY_TYPE   flag: --short-term-memory-type
#   local (default) | sqlite | mysql | postgresql
short_term_memory:
  type: local
  # -- mysql --       flags: --short-term-memory-host / -user / -password / -database / -charset
  # host: 1.2.3.4
  # user: root
  # password: ""
  # database: harness
  # charset: utf8
  # -- postgresql --  flags: --short-term-memory-host / -port / -user / -password / -database / -schema
  # host: 1.2.3.4
  # port: 5432
  # user: postgres
  # password: ""
  # database: harness
  # schema: pdsa_shared_harness

# --- Authentication (optional) -----------------------------------------------
# Omit this block to deploy with the default API-key auth (key_auth). Add it to
# gate the runtime with OAuth2/JWT (custom_jwt): the API gateway then only accepts
# tokens issued by `discovery_url`'s user pool whose audience is one of
# `allowed_ids`. Set up the user pool / client in the selected cloud's Identity console.
#   flags: --discovery-url / --allowed-id
# auth:
#   discovery_url: "https://userpool-<id>.userpool.auth.id.cn-beijing.volces.com/.well-known/openid-configuration"
#   allowed_ids: ["<client-id>"]

字段说明：

harness_name：harness 与运行时名称，同时用作知识库、长期记忆的索引名（env HARNESS_NAME，flag --name）。
cloud：部署使用的云厂商和区域，由 harness init 写入；云厂商为 volcengine 或 byteplus。
cloud.network（可选）：运行时网络配置。enable_public_network 控制公网入口，enable_private_network 启用私有 VPC，vpc_id、subnet_ids 与 security_group_ids 指定私有网络资源，enable_shared_internet_access 控制私有网络共享公网出口。启用私有网络时必须提供 VPC 与子网。
model.name：推理模型名称（env MODEL_NAME，flag --model-name）。
model.credential_mode（可选）：设为 obo_broker 时启用共享 OAuth Harness 的托管模型出口。该模式要求同时配置 auth，并提供 model.provider、model.api_base、model.target_alias、model.target_audience、model.workload_discovery_url 与 model.workload_issuer；不要在该模式下写入模型 API Key。
capacity（可选）：运行时资源、并发和模型请求准入配置。可设置 cpu_milli、memory_mb、min_instance、max_instance、max_concurrency、model_max_inflight、model_max_inflight_per_user、model_queue_timeout_seconds、model_request_timeout_seconds、model_max_output_tokens、session_db_pool_size、session_db_max_overflow、session_db_pool_timeout_seconds 与 session_db_pool_recycle_seconds。
tools：内置工具名列表（env TOOLS，flag --tools）。
skills：Skill Hub slug、空间或 space:skill 引用列表（env SKILLS，flag --skills）。
system_prompt：智能体指令，留空则使用服务端默认（env SYSTEM_PROMPT，flag --system-prompt）。
description：用于发现和生成 AgentCard 的智能体描述（env DESCRIPTION，flag --description）。
runtime：智能体运行时后端，adk（默认）或 codex（env RUNTIME，flag --runtime）。
max_llm_calls：每次运行允许的默认最大 LLM 调用次数；agentkit harness invoke --max-llm-calls 可为单次请求覆盖。
structured_tool_calls / include_tools_every_turn：控制工具调用格式，以及是否在每轮模型调用中重复发送工具定义。
sidecar（可选）：托管 Harness Sidecar 配置。profile 选择组件 profile，component_overrides 控制 context_engine、compressor、verifier、long_run_control 与 mcp_resilience 等组件。
registry：可选 A2A registry。space_id 选择空间，top_k 控制最多检索的 AgentCard 数量，endpoint 与 region 指定服务位置。
knowledgebase：知识库。type 留空即禁用，支持 viking、opensearch、redis；设好 type 后取消注释该后端下对应的连接参数。
long_term_memory：长期记忆。type 留空即禁用，支持 viking、opensearch、redis、mem0。
short_term_memory：短期会话存储。type 为 local（默认）、sqlite、mysql 或 postgresql。
auth（可选）：省略则使用默认的 API Key 鉴权 key_auth；填入 discovery_url 与 allowed_ids 则改用 OAuth2/JWT custom_jwt，网关仅接受该用户池签发、受众在白名单内的 token。

下列字段需要直接编辑 harness.yaml，当前不由 harness set 生成。

字段	类型	默认值	说明
`cloud.network.enable_public_network`	boolean	`true`	是否保留 Runtime 公网入口。
`cloud.network.enable_private_network`	boolean	`false`	是否启用私有 VPC 网络。
`cloud.network.vpc_id`	string	—	私有网络使用的 VPC ID；启用私有网络时必填。
`cloud.network.subnet_ids`	string[]	—	私有网络使用的子网 ID，最多 5 个；启用私有网络时必填。
`cloud.network.security_group_ids`	string[]	—	私有网络使用的安全组 ID，最多 5 个。
`cloud.network.enable_shared_internet_access`	boolean	`false`	私有网络下是否启用共享公网出口。
`model.provider`	string	—	托管模型出口的模型提供方标识。
`model.api_base`	string	—	托管模型出口的 HTTPS API Base URL。
`model.credential_mode`	`obo_broker`	—	启用代表用户的托管模型凭据代理；必须同时配置 `auth`。
`model.target_alias`	string	—	模型出口的固定小写别名。
`model.target_audience`	string	—	模型出口校验的目标受众。
`model.workload_discovery_url`	string	—	工作负载身份的 OIDC discovery URL，必须属于 `model.workload_issuer`。
`model.workload_issuer`	string	—	工作负载身份 issuer。
`model.workload_pool`	string	`default`	工作负载身份池。
`model.identity_region`	string	部署区域	工作负载身份区域。
`capacity.cpu_milli`	integer	平台默认	Runtime CPU，范围为 `250` 到 `32000`。
`capacity.memory_mb`	integer	平台默认	Runtime 内存，范围为 `512` 到 `131072`。
`capacity.min_instance`	integer	OAuth 或 Sidecar 启用时为 `1`	Runtime 最小实例数，范围为 `1` 到 `100`。
`capacity.max_instance`	integer	OAuth 或 Sidecar 启用时为 `1`	Runtime 最大实例数，范围为 `1` 到 `100`。
`capacity.max_concurrency`	integer	平台默认	Runtime 单实例并发上限，范围为 `1` 到 `1000`。
`capacity.model_max_inflight`	integer	—	单个 Runtime 实例允许的模型并发请求上限，范围为 `1` 到 `1000`。
`capacity.model_max_inflight_per_user`	integer	—	单用户模型并发请求上限，范围为 `1` 到 `100`；不能超过 `model_max_inflight`。
`capacity.model_queue_timeout_seconds`	integer	—	模型请求排队超时秒数，范围为 `1` 到 `600`。
`capacity.model_request_timeout_seconds`	integer	—	模型请求执行超时秒数，范围为 `1` 到 `900`。
`capacity.model_max_output_tokens`	integer	—	单次模型响应 token 上限，范围为 `128` 到 `16384`。
`capacity.session_db_pool_size`	integer	—	每个 Runtime 副本的共享会话数据库连接池大小，范围为 `1` 到 `100`。
`capacity.session_db_max_overflow`	integer	—	每个 Runtime 副本可额外打开的共享会话数据库连接数，范围为 `0` 到 `100`。
`capacity.session_db_pool_timeout_seconds`	integer	—	获取共享会话数据库连接的等待秒数，范围为 `1` 到 `120`。
`capacity.session_db_pool_recycle_seconds`	integer	—	共享会话数据库连接回收秒数，范围为 `30` 到 `3600`。

展开规则：harness deploy 将顶层字段与 model 扁平化为环境变量（如 model.name → MODEL_NAME），组件参数映射为该后端读取的 DATABASE_<BACKEND>_* 等变量；空值会被跳过，由服务端回退到默认值。auth、cloud、capacity 与 Sidecar 配置用于部署控制面，不作为普通用户配置传入智能体进程。harness init 同时生成的 .env.example 只包含可选的云厂商 AK/SK 占位符，智能体配置全部在 harness.yaml 中。

harness set

设置 harness.yaml 中的字段（局部更新，仅修改传入的字段）。不带任何标志运行时会列出当前字段。字段分为若干组：核心（模型 / 工具 / 技能 / 提示词 / 运行时）、knowledgebase、long-term-memory、short-term-memory 以及鉴权。设置某个组件时，请先设置其 --<组件>-type，再设置连接参数。

标志/参数	说明	默认值
`--name <name>`	harness/运行时名称	无
`--model-name <name>`	推理模型名称	无
`--tools <list>`	逗号分隔的内置工具	无
`--skills <list>`	逗号分隔的技能中心名称	无
`--system-prompt <text>`	智能体指令	无
`--description <text>`	用于发现和 AgentCard 的智能体描述。	无
`--runtime <backend>`	智能体运行时后端：`adk` \| `codex`	无
`--max-llm-calls <n>`	每次运行默认允许的最大 LLM 调用次数，必须为正整数。	无
`--knowledgebase-type <type>`	knowledgebase 后端类型（传 `""` 可禁用）	无
`--knowledgebase-project <value>`	knowledgebase 项目	无
`--knowledgebase-region <value>`	knowledgebase 区域	无
`--knowledgebase-host <value>`	knowledgebase 主机	无
`--knowledgebase-port <value>`	knowledgebase 端口	无
`--knowledgebase-username <value>`	knowledgebase 用户名	无
`--knowledgebase-password <value>`	knowledgebase 密码	无
`--knowledgebase-use-ssl`	knowledgebase 启用 use_ssl	`false`
`--knowledgebase-cert-path <value>`	knowledgebase cert_path	无
`--knowledgebase-secret-token <value>`	knowledgebase secret_token	无
`--knowledgebase-db <value>`	knowledgebase db	无
`--long-term-memory-type <type>`	long_term_memory 后端类型（传 `""` 可禁用）	无
`--long-term-memory-project <value>`	long_term_memory 项目	无
`--long-term-memory-region <value>`	long_term_memory 区域	无
`--long-term-memory-host <value>`	long_term_memory 主机	无
`--long-term-memory-port <value>`	long_term_memory 端口	无
`--long-term-memory-username <value>`	long_term_memory 用户名	无
`--long-term-memory-password <value>`	long_term_memory 密码	无
`--long-term-memory-use-ssl`	long_term_memory 启用 use_ssl	`false`
`--long-term-memory-cert-path <value>`	long_term_memory cert_path	无
`--long-term-memory-secret-token <value>`	long_term_memory secret_token	无
`--long-term-memory-db <value>`	long_term_memory db	无
`--long-term-memory-api-key <value>`	long_term_memory api_key	无
`--long-term-memory-api-key-id <value>`	long_term_memory api_key_id	无
`--long-term-memory-project-id <value>`	long_term_memory project_id	无
`--long-term-memory-base-url <value>`	long_term_memory base_url	无
`--short-term-memory-type <type>`	short_term_memory 后端类型（传 `""` 可禁用）	无
`--short-term-memory-host <value>`	short_term_memory 主机	无
`--short-term-memory-user <value>`	short_term_memory 用户	无
`--short-term-memory-password <value>`	short_term_memory 密码	无
`--short-term-memory-database <value>`	short_term_memory 数据库	无
`--short-term-memory-charset <value>`	short_term_memory 字符集	无
`--short-term-memory-port <value>`	short_term_memory 端口	无
`--discovery-url <url>`	OAuth2/JWT OIDC discovery URL（启用 custom_jwt）	无
`--allowed-id <ids>`	逗号分隔的允许客户端 ID	无
`--structured-tool-calls`	使用结构化工具调用。	当前配置值
`--no-structured-tool-calls`	禁用结构化工具调用。	当前配置值
`--include-tools-every-turn`	在每轮模型调用中发送工具定义。	当前配置值
`--reuse-tool-context`	复用工具上下文，不在每轮重复发送工具定义。	当前配置值
`--registry <uri>`	A2A registry：`default`、`disabled`、`agentkit://...` 或 HTTP(S) URL。	无
`--registry-space-id <id>`	AgentKit A2A 空间 ID。	无
`--registry-space-name <name>`	AgentKit A2A 空间名称；必须唯一。	无
`--registry-top-k <n>`	最多检索的 AgentCard 数量，必须为正整数。	无
`--registry-endpoint <url>`	AgentKit A2A registry 端点。	当前云环境的 AgentKit 端点
`--registry-region <region>`	AgentKit A2A registry 区域。	`cloud.region`

agentkit harness set --name my-harness --model-name doubao-pro --runtime adk

agentkit harness set --registry default --registry-space-name Default --registry-top-k 3

只有显式传入的标志会被修改。若要配置某个组件，请先设置它的 --<组件>-type，再补充其连接参数。

harness dev

根据当前目录的 harness.yaml 在本地启动 Harness 服务，用于开发和调试。默认监听本机的 127.0.0.1:8000；如需从其它设备访问，可显式修改监听地址。

标志	说明	默认值
`-p, --port <port>`	服务监听端口。	`8000`
`--host <host>`	服务监听地址。	`127.0.0.1`
`--reload`	服务代码变化时自动重启。	`false`
`--python <bin>`	启动服务使用的 Python 解释器。	`python3`

agentkit harness dev --reload --port 8000

harness deploy

构建 harness 镜像，并根据 harness.yaml 创建或更新运行时。

标志/参数	说明	默认值
`-r, --region <region>`	运行时部署区域	无
`-p, --project <name>`	AgentKit 项目	`default`
`--discovery-url <url>`	OIDC discovery URL（启用 OAuth2/JWT，覆盖 `harness.yaml`）	无
`--allowed-id <ids>`	逗号分隔的允许客户端 ID（覆盖 `harness.yaml`）	无

agentkit harness deploy --project default --region cn-beijing

配置 auth 后，部署会创建 custom_jwt Runtime。部署完成后，将返回的 Runtime ID 与 HTTPS endpoint 发布到租户登录发现文档的 shared_harnesses 中，用户即可通过 agentkit chat <alias> 使用共享聊天。

{
  "shared_harnesses": {
    "harness": {
      "runtime_id": "r-1234567890abcdef",
      "endpoint": "https://runtime.example.com"
    }
  }
}

harness invoke

调用已部署的 Harness，并可为本次请求临时覆盖模型、系统提示词、工具、技能、运行时后端或 A2A registry。覆盖项只影响当前请求，不会修改 harness.yaml。

标志/参数	说明	默认值
`<name>`	Harness 或 Runtime 名称（必填）。	—
`<message>`	要发送的用户消息（必填）。	—
`-r, --region <region>`	云区域。	自动感知
`--rev <n>`	要调用的 Runtime 版本。	当前版本
`--user-id <id>`	本次运行的 `user_id`。	`agentkit_user`
`--session-id <id>`	本次运行的 `session_id`；未设置时自动生成。	自动生成
`--token <jwt>`	`custom_jwt` Harness 使用的 Bearer token。	—
`--tip-token-key <key>`	转发到 Harness 请求上下文的 TIP token key。	—
`--apikey <key>`	显式指定 Bearer API Key。	—
`--raw`	输出原始 Harness 响应或流式事件。	`false`
`--model-name <name>`	本次请求使用的模型名称。	配置值
`--system-prompt <text>`	本次请求使用的系统提示词。	配置值
`--tools <list>`	本次请求使用的工具列表，多个值用逗号分隔。	配置值
`--skills <list>`	本次请求使用的 Skill Hub slug、空间或 `space:skill` 引用。	配置值
`--runtime <backend>`	本次请求使用的运行时后端：`adk` 或 `codex`。	配置值
`--max-llm-calls <n>`	本次请求允许的最大 LLM 调用次数，必须为正整数。	配置值
`--registry <uri>`	本次请求使用的 A2A registry：`default`、`agentkit://...` 或 HTTP(S) URL。	配置值
`--registry-space-id <id>`	A2A registry 空间 ID。	配置值
`--registry-space-name <name>`	A2A registry 空间名称。	配置值
`--registry-top-k <n>`	A2A AgentCard 检索数量，必须为正整数。	配置值
`--registry-endpoint <url>`	A2A registry 端点。	配置值
`--registry-region <region>`	A2A registry 区域。	Runtime 区域
`--protocol <protocol>`	传输协议：`invoke` 或 `run_sse`。	`run_sse`

agentkit harness invoke my-harness "你好，介绍一下你自己"

agentkit harness invoke my-harness "总结本次会话" \
  --model-name doubao-pro \
  --max-llm-calls 10 \
  --registry default

对于使用 custom_jwt 鉴权的 Harness，可以通过 --token 显式传入 Bearer token，也可以先运行 agentkit login --identity-only <sso-address> 保存 OIDC 会话。CLI 只会在 Runtime endpoint 为 HTTPS、Runtime 的 discovery URL 与当前登录 issuer 匹配且当前 OAuth client ID 位于允许列表时自动转发缓存的 id_token。

harness sidecar catalog

输出 Harness Sidecar Product Component Catalog。该命令只打印 JSON，不创建或修改云资源；可用于在 Studio、CI 或脚本中展示当前 profile 下的可选组件、可用状态和默认选择。

标志/参数	说明	默认值
`--profile <profile>`	Product Component profile：`default` 或 `ops`。	`ops`

agentkit harness sidecar catalog --profile ops

输出包含 schema_version、catalog_version、profiles、selected_profile、components、total_component_count 与 selectable_component_count。其中 components[].selected_by_profile 表示该组件是否由当前 profile 默认选中，components[].availability.available 表示当前 Runtime 合约是否可用。

harness sidecar resolve

将 profile 与组件开关解析为确定性的 Harness Sidecar plan。该命令只输出 JSON 计划；当计划无效时会返回非零退出码，便于发布前校验 harness_sidecar.component_overrides 是否可用。

标志/参数	说明	默认值
`--profile <profile>`	Product Component profile：`default` 或 `ops`。	`ops`
`--disabled`	关闭 Sidecar 选择，输出空的有效组件列表。	`false`
`--component <id=true\|false>`	覆盖一个可选组件；可重复传入。支持 `context_engine`、`compressor`、`verifier`、`long_run_control` 与 `mcp_resilience`。	—
`--catalog-version <version>`	期望的 Catalog 版本。	`2026.07.1`
`--runtime-version <version>`	目标托管 Runtime 版本；未指定时由平台选择。	—

agentkit harness sidecar resolve \
  --profile default \
  --component context_engine=true \
  --component mcp_resilience=true

输出中的 effective_components 是最终启用组件；activation_targets 描述运行时组件、模型代理和 MCP 网关是否会被启用；warnings 列出有效但需要关注的选择结果；plan_hash 用于发布后核验运行时实际加载的计划。mcp_resilience 会自动带上 SQL 只读保护，sql_readonly 不能作为 --component 直接选择。使用 ops profile 但关闭 mcp_resilience 时，计划会提示 SQL 只读保护已关闭。

开始使用

AI-Friendly

命令参考

harness init

harness set

harness dev

harness deploy

harness invoke

harness sidecar catalog

harness sidecar resolve

​harness init

​harness set

​harness dev

​harness deploy

​harness invoke

​harness sidecar catalog

​harness sidecar resolve

harness init

harness set

harness dev

harness deploy

harness invoke

harness sidecar catalog

harness sidecar resolve