Kubernetes 踩过的独石坑，AI Agent 框架为什么还在重复？

Kubernetes 当年非要把调度、存储、网络全焊死成一个巨石，结果灵活性尽失，后来才痛改前非走模块化。我最近看到一篇 KubeCon 的演讲，把这件事搬到了 AI agent 框架上——现在的 agent harness 是不是也在犯同样的错？那些把模型调用、工具编排、记忆管理、沙箱执行全塞进一个巨无霸框架的设计，看着像一步到位，实则把每层都绑死了。Kubernetes 的教训很明确：先假设你猜错了架构，留出替换空间。AI agent 这条路还早得很，今天焊死的东西，明天就是负担。

原文：What Kubernetes' "monolith" lesson means for AI agent harnesses · 来源：Hacker News