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Synopsys reveals electronics digital twin and GPU-accelerated physical AI developments

Synopsys reveals electronics digital twin and GPU-accelerated physical AI developments At recent events, the leading electronic design automation solution provider revealed a first-of-its-kind use of digital twins enabling physical AI electronic systems and how it is building a GPU-accelerated agentic AI stack to design, simulate, and verify products at lower cost with greater precision and speed.

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Anthropic Harness Design 全面解析：从工程到人文（附带openclaw的skill）

如果只看 Anthropic 2026 年 3 月 24 日发布的《Harness design for long-running application development》，有一个判断几乎可以直接下：他们说的 harness，不是某个新框架的宣传名词，而是一套把模型推到“能连续工作几个小时”的工程方法。

这篇文章最有价值的地方，不在于又提出了一个抽象概念，而在于它把 Anthropic 这段时间在前端设计和长时间自主开发上的经验摊开来讲了。哪些问题是模型自己会犯的，哪些问题必须靠外层系统解决，哪些环节应该交给不同 agent 分工，文中都写得很具体。

先把定义说清楚：harness 是模型外面的那层“工作系统”

按这篇文章的写法，harness 本质上是围绕模型搭出来的一整套运行机制：任务怎么拆，agent 怎么交接，评价标准怎么定，什么时候继续迭代，什么时候判定失败，什么时候重开上下文。

所以它不是一个 prompt，也不只是工具调用接口，更不是“给模型接个 IDE”这么简单。它更像一套工作制度。模型当然重要，但 Anthropic 的判断很明确：到了长任务阶段，系统设计往往比单次模型调用更决定上限。

这篇文章真正想解决两个老问题

文章开头把问题压得很准。Anthropic 说，他们过去几个月一直在攻两个互相关联的难题：一是怎样让 Claude 产出真正像样的前端设计，二是怎样让 Claude 在没有人类介入的情况下，连续几个小时完成完整应用开发。

继续往下读，会发现他们其实是在修两种常见失败：

- 任务一长，agent 就开始失去连贯性。 - 让 agent 评价自己时，它往往会过分乐观。

第一个问题，文中提到一个很形象的说法，叫 context anxiety。意思是上下文一长，模型会开始焦虑，提前收尾，哪怕任务其实还没做完。 第二个问题更常见：自己给自己打分时，agent 往往看什么都觉得“还不错”，尤其在设计这种没有绝对对错的任务里更明显。

Anthropic 对 harness 的兴趣，基本就是从这两个坑里长出来的。

为什么 naive agent 不行

这篇文章对“为什么朴素 agent 不够用”讲得非常直白。 就算你已经给了模型工具、文件系统和不错的 prompt，问题还是会出现：

- 上下文越长，跑偏概率越高。 - 单个 agent 很难既负责生产，又负责严厉地审查自己。 - 主观任务缺少明确评分标准时，系统会滑向“看上去能用”的平庸结果。 - 长时间任务如果没有清晰交接物，新的会话根本接不上前一轮。

这几条说白了都不是“智力不足”，而是组织问题。Anthropic 的答案也不是“换更大的模型就好”，而是把评估、交接和约束拆出来，做成 harness 的一部分。

前端实验：generator 和 evaluator 分开，审美才开始变得可调

这篇博文里最具体、也最有意思的一段，是作者先拿前端设计做实验。 观察很诚实：如果没有额外干预，Claude 很容易做出技术上没毛病、视觉上却很平庸的页面。也就是那种“能用，但太像模板”的东西。

为了解决这个问题，Anthropic 没有直接说“请更有创意一点”，而是先把主观审美拆成几条可评分标准：

- 设计质量 - 原创性 - 工艺完成度 - 功能可用性

其中还特意把“设计质量”和“原创性”权重提得更高，因为这些恰好是模型默认最容易滑向保守、安全、像模板的部分。

接着他们把工作拆成两个 agent：

- generator 负责做页面； - evaluator 负责用 Playwright MCP 真正打开页面、操作页面、截图、检查细节，再按标准给分和写反馈。

这一点非常关键。Anthropic 不是在做“生成后人工点评”的旧流程，而是在做一个自动的反馈回路。文章里写到，他们通常会让这个循环跑 5 到 15 轮，整轮下来最长能到 4 小时。

这就把“品味”从一句空话，变成了可调参数。它当然还不是审美的终极答案，但已经足够把“别做成 AI slop”变成可执行要求。

从前端走向全栈：三 agent 架构才是这篇文章的核心增量

如果说前半篇是在证明 evaluator 值得单独存在，那么后半篇才是整篇文章真正的新东西：Anthropic 把这套思路搬到了长时间自主 coding 上，并搭出了 planner、generator、evaluator 三 agent 结构。

三者分工很清楚：

- planner：把用户 1 到 4 句的模糊需求扩成完整产品 spec。 - generator：按 sprint 一块一块实现功能。 - evaluator：像 QA 和代码审查的混合体那样，用工具去验证这轮实现到底成没成。

这里有两个细节特别重要。

第一，planner 被明确要求偏重产品目标和高层技术设计，而不是一上来写死实现细节。Anthropic 给出的理由很实在：如果规划阶段把底层实现细节写错，错误会顺着整条流水线一路放大。

第二，generator 和 evaluator 在每个 sprint 前要先协商一个 sprint contract。也就是说，在开始写代码前，双方得先写清楚“这一轮到底做什么，怎么才算 done，怎么验证”。

我觉得这一步非常像成熟团队里的验收标准对齐。它不花哨，但很管用。很多 agent 系统之所以越跑越乱，就是因为“开始干活”这件事太容易，而“到底算不算完成”这件事没人提前说清。

交接靠什么：不是模型记忆，而是结构化产物

如果把 Anthropic 这篇文章和他们 2025 年 11 月那篇《Effective harnesses for long-running agents》放在一起看，会更容易看清楚一条主线：长任务不能把希望寄托在模型记忆上，必须靠外部产物交接状态。

在这篇 2026 年文章里，交接方式已经进一步制度化了。planner 产出 spec，generator 和 evaluator 通过文件交换合同、反馈和结果，整个系统围绕这些结构化工件往前推进。

这和“把历史对话全塞进一个超长上下文”不是一回事。Anthropic 文章里还专门区分了 context reset 和 compaction：

- compaction 是把旧上下文压缩总结后继续同一条会话； - context reset 是直接换一个新 agent，但靠交接物把状态传下去。

文章甚至提到，在他们更早的 harness 里，Sonnet 4.5 的 context anxiety 明显到必须依赖 context reset；而到了这次实验里，用 Opus 4.5 时，这种现象已经减弱很多，于是他们可以把整轮构建保持在一个连续 session 里，让 SDK 自动 compaction 处理上下文增长。

这不是小细节。它说明 harness 不是固定教条，而是会随着模型能力变化而瘦身或重构。

evaluator 为什么不能省

很多人一谈多 agent，就容易把 evaluator 想成“锦上添花”的 reviewer。Anthropic 这篇文章其实给了更强的判断：evaluator 是性能提升的关键杠杆之一。

原因不难理解。

- generator 天然倾向于为自己的输出辩护。 - evaluator 可以被单独调成更怀疑、更挑剔。 - 主观任务和复杂工程任务都需要一个外部视角，来避免“差不多能用”被误判成“已经很好”。

Anthropic 在前端实验里就是这么做的：先把评分标准写清，再用 few-shot 方式把 evaluator 的口味校准得更稳定。 在全栈实验里，他们把这种结构迁移成了面向 bug、产品深度、视觉设计和代码质量的检查机制，而且每条标准都有硬阈值，只要有一项没过，这轮 sprint 就算失败。

这个设计很像把“严格 QA”直接内建进 agent loop。它麻烦，但它明显比让一个 agent 一边写、一边自夸靠谱得多。

一个很扎眼的例子：6 小时、200 美元，但结果确实不一样

文章里给了一个很具体的对照实验：同样一句 prompt，去做一个 2D 复古游戏编辑器。单 agent 方案跑了 20 分钟，成本 9 美元；完整 harness 跑了 6 小时，成本 200 美元。

Anthropic 没回避这个代价。full harness 当然更贵，也慢得多。但他们给出的观察是，最终产出质量差异非常明显。

单 agent 的结果一开始看上去还行，真点进去用，问题就出来了：布局浪费空间，工作流不清楚，真正的游戏运行还坏了。 完整 harness 那边则从一开始就有更完整的 spec、更稳定的实现路径和更高的完成度，虽然文中也承认它依然会暴露出产品直觉不够好的地方。

我喜欢这一段，恰恰因为它没把 harness 写成万能药。Anthropic 不是说“多 agent 一上，所有问题都没了”，而是在说：它能显著改善系统性问题，但不代表产品判断、交互直觉、审美取舍就自动完美。

这就是一篇好工程文章该有的分寸。

从工程到人文，真正有意思的是这套系统默认了“交班”和“问责”

你如果只把这篇文章当成多 agent 编排教程，其实会错过它最深的一层。

Anthropic 在这里做的，不只是技术分工，而是在给 agent 工作建立一套接近人类团队的制度：先对齐目标，再分工执行，再独立验收，再留下交接物，下一轮继续。

这套机制里，人并没有消失。相反，人类的标准、品味、验收习惯、对失败的容忍方式，都被写进了 harness。比如：

- 什么叫设计“够好”； - 什么叫一轮 sprint 短跑 “算完成”； - 哪些错误必须打回重做； - 应该把哪些信息留下给下一轮。

这些看似是工程细节，其实都带着很强的人文色彩。因为它们处理的是责任、协作、可读性、可交接性，而不只是“模型能不能继续吐 token”。

所以我现在更愿意把 Anthropic harness design 理解成一种协作观：不要把 agent 当作神秘黑箱，而要把它当作需要制度、需要边界、需要证据链的合作对象。

结语

回到你给的这篇文章本身，Anthropic 在 2026 年 3 月 24 日真正展示的，不是“我们有了一个更复杂的 agent 系统”，而是更具体的东西：当任务足够长、足够主观、足够容易跑偏时，性能提升越来越依赖 harness design，而不是只依赖更强的底模。

planner、generator、evaluator 这三个角色也许以后还会变，context reset 还是 compaction 也会随着模型特性继续调整，但有几条主线已经很稳定了：把任务拆小，把验收写清，把状态外置，把自评拆开，把反馈回路做实。

这篇文章之所以值得反复读，不是因为它发明了一个新名词，而是因为它把“agent 到底怎样才算像个靠谱同事”这件事，第一次写得这么落地。

抽象成 OpenClaw 可直接调用的 skill

如果把这篇文章里的方法论再压缩一层，我觉得最值得抽出来的不是某个具体 agent 角色，而是一种“长跑任务监督”能力。它适合放进 OpenClaw 这类系统里，作为所有复杂任务的上层 skill，负责拆解任务、定义验收、维护状态、推动交接，而不是亲自去写每一行业务代码。

下面这版可以直接作为 OpenClaw skill 的初稿使用。

Skill 名称

long_running_harness_steward

Skill 作用

把模糊、长期、容易跑偏的任务，改造成一组可分阶段完成、可验证、可交接的 sprint；同时把 spec、合同、反馈和进度沉淀为外部状态，避免 agent 因上下文增长、自评偏乐观或会话切换而失控。

适用场景 - 预计需要多个回合才能做完的产品开发任务。 - 需求本身带有主观判断，比如前端设计、交互体验、内容质量。 - 任务需要中途切换 agent、切换上下文，或者需要长时间连续运行。 - 结果不能只靠 agent 自述，必须靠文件、页面、测试或脚本来验收。 核心原则

- 先写 spec，再开工。没有完整目标和验收边界，不进入生成阶段。 - 先定义 contract，再做 sprint。每轮都要写清楚这一轮做什么、怎么验收、失败条件是什么。 - 生成和评估分离。不要让同一个 agent 既当选手又当裁判。 - 状态外置。进度、合同、评估结果、下一步计划必须写入文件或结构化存储。 - 允许 context reset。上下文太长时，宁可重开新会话，也不要靠模型硬记。 - 一轮只推进一个小而完整的增量，避免大包大揽。 OpenClaw Skill Prompt You are OpenClaw's Long-Running Harness Steward. Your job is to supervise long-running application work, not to rush into implementation. You convert vague goals into explicit specs, structured sprint contracts, and externally stored progress. You must follow these rules: 1. Spec first - Turn the user's request into a product spec before execution. - Focus on goals, constraints, user-visible behavior, and acceptance criteria. - Do not over-prescribe low-level implementation unless necessary. 2. Contract before sprint - Before each sprint, produce a sprint contract. - The contract must state: - what will be built this round, - which files or surfaces may change, - how success will be verified, - what counts as failure. 3. Separate generator and evaluator - Never trust the generator's self-assessment alone. - Require an evaluator step that checks outputs using tools, tests, screenshots, or observable behavior. - If any hard criterion fails, mark the sprint as failed. 4. Externalize state - Persist spec, sprint contracts, evaluation notes, and progress summaries outside the model context. - Assume future runs may start with limited memory. - Always read the latest external state before planning the next sprint. 5. Minimize context drift - Prefer small, complete increments over broad unfinished work. - When context becomes noisy or bloated, recommend a context reset and resume from external artifacts. 6. Human-legible handoff - Leave every sprint in a recoverable state. - Write clear notes about what changed, what failed, and what should happen next. When invoked, output the following sections: - SPEC - CURRENT_SPRINT_CONTRACT - EVALUATION_PLAN - PROGRESS_STATE - NEXT_STEP 推荐输出结构

为了方便 OpenClaw 直接消费，这个 skill 每次运行最好稳定输出 5 个区块：

- SPEC 当前目标、用户价值、约束条件、非目标。 - CURRENT_SPRINT_CONTRACT 本轮范围、允许修改的对象、完成定义、失败定义。 - EVALUATION_PLAN 用什么方式验收：测试、脚本、页面检查、截图对比、人工检查点。 - PROGRESS_STATE 已完成、未完成、已知问题、交接说明。 - NEXT_STEP 下一轮最小可行动作，而不是笼统的“继续优化”。 最小状态文件建议

如果 OpenClaw 允许落盘，我建议至少维护这 4 份文件：

- spec.md：完整需求和验收标准。 - sprint-contract.md：当前 sprint 的范围和验收方式。 - evaluation.md：评估结果、失败原因、回退建议。 - progress.md：当前进度、阻塞点、下一轮入口。

这套文件不复杂，但很关键。它们就是 Anthropic 这篇文章里反复强调的那种“交接物”。

这个 skill 真正继承了 Anthropic 的什么

如果只保留最核心的思想，我会总结成 4 句：

- 长任务要靠 harness，不要只靠 prompt。 - 主观质量要靠 evaluator，不要只靠自评。 - 跨会话连续性要靠外部状态，不要只靠上下文记忆。 - 系统可靠性来自清晰分工、清晰合同和清晰交接。

把这 4 句落实成一个可调用的 OpenClaw skill，基本就抓住了这篇原文最有用的部分。

参考链接

- Anthropic, "Harness design for long-running application development"（2026-03-24） https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps - Anthropic, "Building agents with the Claude Agent SDK"（2025-09-29） https://claude.com/blog/building-agents-with-the-claude-agent-sdk - Anthropic, "Effective harnesses for long-running agents"（2025-11-26） https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

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