使用 Harness

harness 路径适合无需自定义代码的场景：智能体的模型、工具、知识库、记忆与提示词全部写在一个 harness.yaml 里，由 CLI 直接构建并部署为运行时。整个闭环只围绕一个文件展开——初始化、配置、部署、调用，再回到配置持续迭代。

开始前请先配置 AK/SK，或通过 SSO 登录获取短期 STS 凭证。harness deploy 需要控制面凭据；harness invoke 会用控制面凭据解析 Runtime，并可为 custom_jwt Runtime 额外传入用户 token。配置方法见快速开始的「鉴权」一节。

harness deploy 会在云端构建镜像并创建或更新 Runtime，可能产生费用；更新已有 Runtime 还会改变其线上行为。部署前确认项目、地域、配置和凭证引用，并在业务低风险时段发布变更。

初始化 harness

创建一个 harness 目录，其中包含 harness.yaml 与 .env.example。

agentkit harness init my-harness
cd my-harness

配置智能体

用 harness set 逐项写入字段。仅显式传入的标志会被修改，因此可以分多次补充配置。

agentkit harness set \
  --name my-harness \
  --model-name "your-model-name" \
  --system-prompt "你是一个简洁、乐于助人的智能体。"

配置知识库、记忆等组件时，先设置其 --<组件>-type，再补充连接参数；传入空字符串 "" 可禁用某个组件。不带任何标志运行 agentkit harness set 会列出当前字段。完整字段见Harness。

核对云环境与组件权限

将 your-model-name 替换为账号可调用的模型或端点 ID。默认直接模型调用需要 Runtime 角色具备相应模型访问权限；部署成功不代表模型已授权。先以无外部工具的最小配置验证回复，再添加知识库、MCP 和记忆本例使用火山引擎北京区域。使用 BytePlus 时，初始化命令改为 agentkit --provider byteplus harness init my-harness --region ap-southeast-1，后续部署与查询均使用相同区域。数据库密码和 MCP 凭据可在 harness.yaml 中引用 ${VAR}，实际值放在未提交的 .env 中

构建并部署

根据 harness.yaml 在云端构建镜像，并创建或更新运行时。

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

调用运行时

按名称调用刚部署的运行时，CLI 会自动解析端点与鉴权，并使用已配置的 AK/SK 或当前 SSO 登录 profile 的有效 STS 凭证。

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

迭代

修改配置后重新部署即可发布新版本；运行时行为异常时，查看实例日志定位问题。

agentkit harness set --name my-harness --system-prompt "更换后的指令。"
agentkit harness deploy
agentkit runtime logs my-harness --limit 200

不再需要该运行时时，将其删除以释放资源：

删除 Runtime 不可恢复，并会停止线上调用。执行前确认名称、项目和地域，保留需要的配置、日志与业务数据。

agentkit runtime delete my-harness -y

需要自定义逻辑、工具或多智能体编排时，改用高代码智能体。

开始使用

AI-Friendly

命令参考