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COMPARE
HARNESS
CASES
EVIDENCE
Dolphin AI Harness Platform V3
Agent = Model + Harness
Dolphin AI v3：企业级 AI Agent 运行与治理（全栈 Harness）平台

7大核心引擎覆盖接入、执行与治理全流程，支持6+大模型即插即用与上下文优化。

让 AI Agent 在企业环境中更精准、更一致、更安全地运行。

7大核心引擎 ｜ 6+ 模型即插即用 ｜ 85% 上下文压缩
7
Engines
Harness 全生命周期管控引擎
85%
Compression
双层上下文智能压缩率
6+
Models
主流大模型即插即用
MCP
Protocol
Linux Foundation 开放标准协议
Gateway
Dolphin Gateway
企业级 AI 网关
Product Journey
企业级 Agent 全栈落地路径
从单体智能到规模化运营——覆盖 Agent 全生命周期的工程化路径。
Build
智能体工厂
造一个能用的 Agent
Connect
MCP 中台
接企业系统数据
Gateway
AI 网关
管控流量与模型
Empower
能力中台
行业能力开箱即用
Govern
安全与治理
合规安全有保障
Operate
运营洞察
数据驱动优化
System Architecture V3
企业级 Agent 架构：多入口接入 + 分层引擎协同
Java 管理面（冷路径）+ Python 执行面（热路径）+ Go 统一网关，按职责拆分、独立扩缩容。
用户入口 · Access Entrances
独立 Web 入口
Browser Entry
通过独立门户直接访问智能体应用、工作台与管理界面。
aPaaS 应用内接入
aPaaS Entry
在 aPaaS 应用中直接调用智能体能力，嵌入既有业务流程。
现有系统 iframe 嵌入
Embedded Entry
将智能体界面以 iframe 方式嵌入现有业务系统页面。
IM 协作入口
IM Entry
对接企业 IM 平台，在聊天场景中直接触发智能体服务。
AI 网关 · Dolphin Gateway
Dolphin Gateway
Go 1.25 · Gin · GORM · Wazero WASM
统一 AI 流量入口，负责多模型路由、Token 计量、限流熔断、语义缓存、WASM 插件扩展与可观测性接入。
:8080 data / :9090 admin
LLM RouterToken MeteringSemantic CacheWASM PluginsOpenTelemetry
MCP 中台 · MCP Platform
MCP 中台
Go 1.25 · MCP Protocol · STDIO / SSE / HTTP
原生实现 MCP 协议引擎，聚合 Proxy / Virtual / Dynamic 三类服务，支持 Fernet 加密、健康检查与 Swagger 导入。
:8080
MCP ProxySTDIO HostFernet EncryptionHealth CheckSwagger Import
执行面 · Python Runtime (Hot Path)
agent-engine
Python 3.12 · FastAPI · Agent Runtime
负责 Agent 推理与执行，覆盖上下文管理、ReAct / Plan-Execute 模式、SSE 流式对话、Skill 动态加载、文档解析与向量 RAG。
:8000
Context ManagementAgent PatternsSSE StreamVector RAGDoc Parser
管理面 · Java Backend (Cold Path)
admin-backend
Java 21 · Spring Boot 3.5.9 · MyBatis-Plus 3.5.7 · Flyway
统一承载 REST API、配置管理、平台治理与后台服务，采用 Maven 聚合多模块并打包为单体管理后端。
:8010
agent-servermcp-servermodel-serverplatform-servercontent-securityshare-authshare-common
基础设施 · Storage & Observability
log-server
Java · Netty · Chronicle Queue
日志采集、WAL 缓冲与 ES 入库。
:9300 / :9310
PostgreSQL
+ pgvector
主数据存储与向量检索。
Elasticsearch
日志搜索
审计日志、MCP 搜索与问题回溯。
Redis
分布式缓存
会话状态、网关缓存与热点数据加速。
Core Engines V3
双核引擎：MCP 中台 × AI 网关
MCP 中台负责“连接”，让 Agent 稳定访问企业工具；Dolphin Gateway 负责“管控”，统一模型路由、流量治理与扩展能力。
MCP 中台 · Connect
Model Context Protocol Engine
基于 Linux Foundation AAIF 标准协议构建，让任意 Agent 以统一方式访问企业内部服务。
  • 三类 MCP 服务：Proxy（代理远程服务）、Virtual（OpenAPI 自动转 MCP）、Dynamic（按需懒加载）。
  • 全协议支持：STDIO 子进程托管、SSE 事件流、Streamable HTTP，并同时支持 Client / Server 角色。
  • Skill 全生命周期：覆盖开发、审核、发布、安装追踪与效果评估。
  • 凭据安全：Fernet 对称加密存储，运行时解密，支持多种认证方式。
  • 健康保障：后台心跳检查、自动重连与异常恢复。
  • 统一 REST API：通过 /mcp/{server_id}/* 暴露透明接入能力。
AI 网关 · Govern
Go-Powered AI Gateway
Dolphin Gateway 统一处理 API 与 LLM 流量，以 Go 高性能实现支撑企业级高并发与稳定扩展。
  • 双模架构：同时承载 API 反向代理与多模型路由，统一流量入口。
  • 5 种路由策略：Fallback、Weighted、Round-Robin、Lowest-Latency、Lowest-Cost。
  • 语义缓存：基于 Embedding 相似度匹配，显著降低重复调用成本。
  • 6 阶段插件管线：Access、Before、Handler、AfterHeader、AfterBody、Log，支持 WASM 插件扩展。
  • 热更新能力：基于无锁指针切换与版本轮转，实现低扰动配置发布。
  • 可观测性：接入 OpenTelemetry 与 Prometheus，方便链路追踪和容量治理。
Competitive Analysis
Harness 完整度对比
很多 Agent 产品停留在“会对话”，Dolphin AI 更关注“能落地、能治理、能规模化运行”的 Harness 工程深度。
Harness 组件Dolphin AI v3开源编排平台消费级 Agent传统 API 网关
持久化存储✓ PG + pgvector + ES 三层△ 基础日志△ 部分支持— 不涉及
代码执行引擎✓ Skill 动态加载 + DAG△ 受限执行△ 云函数— 不支持
工具接入与沙箱✓ MCP 三类服务 + 全协议△ Webhook— 无操作面△ API 代理
记忆与检索✓ 向量 RAG + per-Agent 隔离△ 标准向量库△ 有限支持— 不涉及
上下文工程✓ Budget + Stuck + Enhancer— 基础能力— 不支持— 不涉及
长周期执行✓ ReAct + Recovery△ 规则工作流△ 插件拼接— 不涉及
协同进化✓ 多模型路由 + 动态 MCP— 不支持— 不支持— 不涉及
MCP 协议原生✓ AAIF + STDIO / SSE / HTTP— 不支持— 不支持— 不支持
AI 网关✓ Dolphin Gateway：5 策略 + WASM△ 基础路由△ 内部路由✓ API 层面
多租户隔离✓ 双层架构 + tenant_id— 无△ 基础支持△ API Key
Harness Architecture
Dolphin AI v3 × Harness 七大核心组件
七大核心组件对应 Agent 落地最关键的七类工程能力，从存储、执行到治理，全部落到真实模块。
Component 01
持久化存储
Durable Storage
PG + pgvector + ES 三层数据底座。
负责会话、配置、知识与审计数据的持久化管理。
PostgreSQLpgvectorElasticsearch
admin-backend + agent-engine + log-server
Component 02
代码执行引擎
Code Execution Engine
Skill 动态加载与安全执行。
统一承载 Agent Runtime、工具装配与任务编排。
Agent Runtime ToolkitSkill 中台Sandbox
agent-engine + agent-server
Component 03
工具沙箱与安全执行
Secure Tooling
MCP 三类服务与权限隔离。
提供协议治理、凭据管理、运行隔离与动态发现。
MCP EngineFernetSwagger Import
mcp-engine + content-security
Component 04
记忆与检索
Memory & Retrieval
Per-Agent 知识隔离与向量检索。
支持多格式文档接入、向量化与检索增强。
RAGDashScopeDoc Parser
agent-server + agent-engine
Component 05
上下文工程
Context Engineering
Budget、Stuck、Enhancer 联动调优。
对上下文预算、卡顿检测和增强策略做持续控制。
Budget ControllerStuck DetectorAgent Enhancer
agent-engine + model-server
Component 06
长周期自主执行
Long-Horizon Execution
ReAct 循环、状态恢复与 SSE 流式执行。
支持复杂任务跨轮次推进、暂停恢复与失败续跑。
ReActSSERecovery
agent-engine :8000
Component 07
模型与 Harness 协同进化
Model-Harness Co-evolution
多模型并行接入与双网关协同。
让平台在模型快速变化时仍能稳定路由、治理与升级。
Dolphin Gatewayai-gatewayDynamic MCP
gateway + model-server
Use Cases
行业场景：Agent 如何落地
从制造到金融再到零售，Harness 不是概念层包装，而是让 Agent 在真实业务里稳定产生价值。
制造业
Agent 通过 MCP 连接设备与工单系统，自动巡检日志、识别异常并触发维修流程，把问题发现从被动响应变成主动预警。
BuildConnectOperate
金融
合规 Agent 通过 Dolphin Gateway 管控模型调用，实时监测交易、生成合规报告，将审查周期从天级压缩到分钟级。
BuildGatewayGovern
零售
智能客服通过 MCP 接入 ERP 与 CRM，在多租户隔离前提下完成查单、补偿、推荐与工单分发，显著降低人工服务成本。
BuildConnectEmpower
Scientific Foundation
大模型科学与行业验证
Dolphin AI v3 的技术路线遵循全球前沿 Agent 工程共识，同时叠加得帆在企业软件场景中的长期实践。
MCP 已成为 Agent 工具接入的重要开放协议方向。Dolphin 的连接层基于 MCP SDK v1.25+ 与 AAIF 生态思路构建。
MCP 中台原生支持 STDIO / SSE / HTTP 三种通信方式
可靠 Agent 不只取决于模型本身，更取决于 Harness 体系是否完整，包括记忆、工具、恢复、治理与上下文工程。
v3 对七大 Harness 组件做了工程化落地
行业普遍共识是：真正可用的 Agent，大量工作量并不在 Prompt，而在运行底座、执行控制与恢复机制。
v3 采用 Java + Python + Go 三语言分层架构
AI 流量、Agent 交互转化与自动化带来的业务效率提升，正在把“实验性 AI”推向“经营级 AI”。
治理、可观测与多模型策略成为企业落地关键
13 个 Git 子模块、Java 管理面、Python 执行面、Go 统一网关协同运行，形成冷路径与热路径分层。
Dolphin Gateway + MCP 中台 双引擎驱动
得帆长期服务大型企业数字化建设，Dolphin AI v3 将这套企业级经验延伸到 Agent 构建、连接、治理与运营层。
aPaaS + iPaaS 经验沉淀进入 Agent 基础设施
接入一次 Dolphin AI，对接所有 Agent
面向 Agent 时代的企业基础设施，覆盖构建、连接、管控、赋能、治理与运营六大关键环节。