用途：三层智能体栈是一个用于构建高效 AI 智能体的架构框架，强调在三个不同层面同步推进创新：模型层（Model）、API 层（API）与执行环境层（Harness）。其核心原则是：诸如“压缩（compaction）”这类支持长时间运行任务的功能，需要三层同时改动，成功依赖紧密集成，而非把模型视为黑盒。
主要能力与分层：
- 第 1 层 模型层：提供推理与智能的基础模型，负责代码生成、推理、用于压缩的摘要，以及针对特定环境的训练。
- 第 2 层 API 层：处理状态、上下文窗口与编排的接口，包括上下文管理与压缩、会话间状态交接、工具路由与格式化。
- 第 3 层 Harness／产品层：执行动作并提供上下文的环境，包括 VS Code／IDE 集成、终端／Shell 访问、沙箱／安全执行环境。
关键原则：全栈迭代（改动常需模型＋API＋Harness 一起进行）；Harness 特异性（模型针对特定环境训练时表现最佳）；反馈回路（产品使用即 Harness 必须反哺模型训练）；安全沙箱（Harness 为代码执行提供安全环境）。
常见错误：只优化模型而不调整 Harness；假设通用 API 支持智能体行为；缺少反馈回路，Harness 未反哺模型训练。
真实示例：为实现 Codex 连续运行 24 小时的“压缩”功能，模型需理解摘要，API 需处理上下文交接，Harness 需准备并格式化载荷。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、收费或平台支持信息，暂未提供。