1/ 翻到一个刚开源的 agent 项目 Zleap-Agent，专为本地小模型设计，思路挺有意思。 出发点：本地小模型笨、上下文又小。你要是像用 cc、codex 那样，把系统提示词、工具、记忆、十几轮历史再加个长文档全丢给它，模型基本就被干烧了。。。 2/ 所以他们的想法是：大模型在做的稀疏注意力、长上下文压缩，本质就是别让模型每一步都看所有东西。那这套思路，干脆挪到 harness 层来做，更直接。 3/ 设计有点像电脑桌面。agent 一进去是个主空间，但这个空间纯调度，不配任何工具，只有四个控制能力 dispatch、recall、deliver、task_detail，唯一能干的就是“进到别的 workspace”。 (顺便，workspace 不是子 agent。子 agent 用完即弃，workspace 是常驻的，有记忆有上下文，相当于把我们手写进 md 文件的那部分固化在这儿。) 4/ 跟 Claude Code 最大的区别是做减法的时机。CC 默认模型够强，厚上下文、复杂工具链全给它，装不下了再用 compaction 事后压。Zleap 是事前做减法，东西没进模型就按 workspace 切干净了，对模型能力的要求天生就低。 5/ 想搓本地 agent 的可以试试 Mac 跑本地 7B、14B，套上这层 harness，很多活就能跑起来，也不用什么都丢给云端按 token 付费。 企业多人共享我感觉用处更大：不同部门进不同 workspace，权限、记忆隔离、操作可审计（共用一个 Agent，但不共享同一坨上下文）。 6/ 它最值钱的点，是把工具和上下文做了隔离、提出 workspace 这个概念。这套反过来也能用到 cc 那类 harness 上。之前本地模型 + agent 几乎跑不起来，这算补上了一块空白。还是 preview，但思路我挺喜欢🫡