一文带你弄懂 AI 圈爆火的新概念：Harness Engineering

用户925

4月8日修改

年初的时候，一个朋友跟我吐槽：他们团队花了几个月调 Agent，换上了最好的旗舰模型，提示词改了上百版。​

结果到了真实场景还是不稳定 — 时灵时不灵，效果差强人意。​

后来，他们请我来帮忙做调优，我没动模型，也没改提示词。​

而是重新设计了任务拆解、状态管理、校验机制和失败恢复的流程。​

新版上线后，同样的模型、同样的提示词，任务成功率从不到 70% 涨到了 95% 以上。​

朋友问我："你改的到底是啥？"

说实话，我当时也没有一个现成的词来概括。

直到最近，Harness Engineering 这个概念突然火了起来，我才意识到 — 我改的那些东西，就是 Harness。​

今天这篇教程，我会从三个角度把 Harness 这个新概念跟大家讲清楚：​

•
Harness 的演进：从 Prompt Engineering() 到 Context Engineering 再到 Harness Engineering，AI 工程的重心经历的三次迁移。​

•
Harness 的构成：拆开来看，一个成熟的 Harness 到底包含哪些部分，每一层分别在解决什么问题。​

•
Harness 的实践：OpenAI、Anthropic() 等头部公司，是怎么在真实产品中落地 Harness 的，以及它们的做法为什么有效。​

一、Harness 的演进

过去两年，AI 工程领域经历了三次重心迁移。

表面上看只是术语在更新 — Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 。​

但把时间线拉长，你会发现它们对应着三个越来越本质的问题：​

•
模型是否听得懂你在说什么？​

•
模型是否拿到了足够且正确的信息？​

•
模型是否能在真实执行中持续做对？​

理解这三次迁移，不只是理解几个新名词，而是在理解 AI 系统是如何一步步从 "会聊天" 走向 "可交付" 的。​

1.1 Prompt Engineering

大模型刚爆发的时候，很多人第一次感受到一种近乎魔法的体验：​

同一个模型，换一种说法，结果可能天差地别。你对它说：

“帮我总结一下这篇文章。”

它可能给你一段平平无奇的概述。但如果你换成：

“请以资深技术编辑的身份，用三段结构总结这篇文章，先讲核心观点，再讲论证方式，最后讲局限性，每段不超过 150 字。”​

结果通常会明显好很多。这就是 Prompt Engineering 最早的魅力所在。​

它的核心思想很朴素：模型不是不会，而是你没有把问题讲清楚。既然模型对输入形式敏感，那工程优化的第一步，自然就是优化指令本身。​

于是，一整套方法迅速流行起来：

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角色设定：先告诉模型 “你是谁”。目的不是 cosplay，而是先限定它该站在哪个专业视角上说话。​

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风格约束：告诉模型 “怎么说”。解决的不是对不对，而是像不像你要的表达。​

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Few-shot 示例：少讲原则，多给样例。很多时候，模型不是听不懂规则，而是更擅长模仿范式。​

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分步引导：别让它直接跳答案，先拆再想再答。作用是减少拍脑袋式结论。​

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格式约束：提前规定输出长什么样。它提升的不是智商，而是可用性。​

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拒答边界：先划红线，再让它回答。核心是降低 “明明不知道还特别自信” 的风险。​

那时候，Prompt 像一把万能钥匙。

很多团队都曾真诚地相信，只要提示词打磨得足够精细，模型就能越来越稳定、越来越好用。​

这种判断并不荒谬。

因为在那个阶段，Prompt Engineering 确实解决了一个最直接的问题：如何把人类意图更准确地映射成模型行为。​

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