据MarkTechPost报道，在智能体架构讨论中常被混用的Agent Harness、Agent Framework与MCP，实际分属不同层级，各自承担不同职责。该报道以“哪一层拥有执行循环、状态、工具传输、权限和恢复”为线索，对三者作出区分。
报道称，Agent Harness是包裹模型并将其转化为可用智能体的执行系统。OpenAI在2026年8月19日关于Codex的平台上给出定义：Harness管理对话状态、流式执行并使用工具，同时执行沙箱和审批政策，跨轮次承载工作。Anthropic的Claude Code文档将同类事物称为agentic harness，Claude Agent SDK公开了“驱动Claude Code的相同工具、智能体循环和上下文管理”。Harness将循环、权限模型、沙箱和上下文策略作为一个整体交付。
Agent Framework是用于组合智能体的原语库，覆盖模型客户端、工具抽象、图编排、记忆接口和可观测性钩子。报道列举LangGraph、OpenAI Agents SDK和微软Agent Framework为例，后者于2026年4月达到1.0 GA。框架提供组件和循环骨架，由使用者决定策略。
MCP即Model Context Protocol，是线路协议而非运行时。它标准化LLM应用（宿主）发现和调用服务器所暴露能力的方式，包括工具、资源和提示，在宿主、客户端和服务器之间使用JSON-RPC 2.0消息。自2025年12月起，Linux基金会的Agentic AI Foundation对其进行治理，同时治理goose、AGENTS.md以及现在的A2A。报道指出，MCP不拥有循环和智能体状态，拥有的是智能体与其工具之间的契约。
报道以责任归属矩阵说明边界。执行循环由Harness固定拥有，具备轮次限制和压缩；框架拥有骨架，可配置终止、交接和轮次上限；MCP没有。状态和记忆方面，Harness拥有会话、恢复、分叉和文件检查点；框架暴露检查点、会话存储和线程ID；MCP自2026年7月28日起在协议层没有状态。工具传输方面，Harness消费内置工具和MCP客户端；框架消费函数工具和MCP客户端；MCP拥有基于stdio或Streamable HTTP的JSON-RPC。权限和审批方面，Harness拥有权限模式、钩子和沙箱；框架暴露护栏、中断和中间件；MCP委托给宿主，无法强制执行。恢复方面，Harness拥有会话恢复、检查点回滚和压缩；框架暴露持久执行、重放和重试；MCP通过Tasks扩展对长时间调用提供部分支持。隔离和沙箱方面，Harness拥有操作系统沙箱、工作树和容器；框架可选托管沙箱或微型虚拟机；MCP没有。多智能体编排方面，Harness拥有子智能体和动态工作流等模式；框架拥有图、交接和扇出等原语；MCP没有，A2A覆盖智能体到智能体。
在循环实现上，Claude Agent SDK将其循环记录为五步：接收提示、评估并响应、执行工具、重复、返回结果。每个完整周期为一轮，当Claude产生不含工具调用的响应时循环结束。钩子可在工具调用运行前拦截、修改或阻止，循环本身不可被重写。OpenAI的Codex Harness通过app-server这一有文档的客户端协议暴露循环，应用创建线程、开始轮次、接收事件并处理审批请求。框架循环方面，OpenAI Agents SDK在最终输出时终止，遇到交接时重新运行，或执行工具调用并继续；超过max_turns会引发MaxTurnsExceeded，护栏触发会引发GuardrailTripwireTriggered。在LangGraph中，循环由所绘制的图决定。MCP没有循环，自2026年7月28日规范起甚至没有握手，initialize/initialized交换和Mcp-Session-Id头已退役；每个请求单独传输，在_meta中携带协议版本和客户端能力，由宿主的循环决定何时调用tools/call。
状态方面，Harness的状态跨会话持久。Claude Agent SDK支持稍后恢复或分叉的会话，文件检查点可将文件恢复到先前状态。微软的Harness层提供FileMemoryProvider用于会话范围笔记，并配备自动上下文压缩机制。