你让 AI 连续干几小时活，真正麻烦的往往不是它不会写代码，而是运行环境突然被回收后，文件和进度一起消失。TiDB 团队的做法，是把 Agent Harness——包住模型、负责工具、权限、任务循环与恢复的工程框架——重新拆成“薄 Agent Loop，厚 Control Plane”。前者只保留模型调用工具的核心循环，后者则集中管理任务、权限、状态和资源。
据 InfoQ 专访，TiDB 没有从零编写内层循环，而是采用开源项目 Pi，并把主要工程投入放在 Sandbox（限制程序权限的隔离环境）、持久状态和失败恢复上。其 TiDB Cloud Filesystem 又将 Workspace——Agent 的文件、代码和中间结果——与单次会话及机器解耦。即使 Sandbox 被回收，新执行器也能接管原有现场；目前该系统已承载超过数百万个 Agent Workspace。
这套思路值得注意，因为它把数据库处理持久化、版本、回滚和权限的经验搬进了 Agent 系统。模型或 Agent Core 可以替换，生产系统的边界却不用随之推倒重来。不过唐刘也明确表示，这还不是一套完整的 Harness 最佳实践，云服务升级等高风险场景仍待探索。