继Prompt Engineering（PE）、Context Engineering（CE）之后，最近一段时间AI圈又出现了一个新的名词，叫做Harness Engineering(HE)。那么Harness Engineering到底是什么呢？今天给大家简单介绍一下。
一、Harness Engineering是什么？
首先介绍一下之前出现的Prompt Engineering和Context Engineering。简单来说PE就是研究如何组织prompt把话说的更清楚、更准确，让大模型更好的理解用户意图，从而给出更理想的结果；CE是除了研究喂给大模型prompt之外，还需要研究喂给大模型一些对话历史信息或者与该问题相关的参考文献等。由于大模型上下文窗口是有限制的，为了在喂给大模型有限的资料前提下能够获得更准确的答案，在CE里面还涉及到上下文压缩技术、动态检索外部资料以及渐进式披露等技术。现在为了进一步榨干大模型的能力，提高基于大模型在实际场景解决问题的准确性，现在又出现了HE这个概念。
Harness中文名是马具的意思，通俗点讲就是套在马身上的装备，虽然马能力很强大，但是我们还是需要借助马具的力量进行限制马的活动，这样我们才能够让马更好的为我们人类所用。
大模型就好比是一头骏马，比如现在的一些模型GPT、OPS能力很强，能做的事情也是很多的，如果人在使用过程中不加干预，任由大模型自己去运行和发挥，那么它就会像脱缰的野马一样发散思维，甚至产生严重的幻觉，也就无法稳定的输出我们想要的结果。因此我们也需要一套系统来对大模型进行控制，就如同马具控制马一样。这套用于控制大模型的系统就叫Harness。
Harness就是代表Agent中用于控制和驾驭大模型的系统，因此计算Harness的公式就可以类比如下：
Harness = Agent - Model
就拿Claude Code来说，除了大模型之外的，比如CLAUDE.md、可用的工具列表、定时调度机制等都属于Harness的范畴。因此，Harness Engineering就是构建与设计Harness的技术。
二、PE、CE、HE有什么关系？
PE：解决的是怎么把任务讲清楚；CE：解决的是怎么把信息给对；HE：解决的是怎么让模型在真实场景执行中持续做对。
从研究范围上来看，从PE->CE->HE这三者的研究范围不断向外扩展，关注的问题范围越来越大，越来越广，也代表着AI工程经历的三次明显的重心迁移。
三、Harness Eengineering实战
Harness概念之所以火起来，不是简单的方法论，而是像OpenAI、Anthropic、Langchain这些公司都已经把它做进了产品和工程体系里面了。
（1）Langchain：在底层模型完全不变的情况下，仅仅通过 改造和迭代Harness就把自家的Agent在一个榜单上的排名直接从30开外杀到了前5。
（2）OpenAI：依靠一个只有几名人类工程师的团队，用Agent从零构建了一个超百万行代码的生产级应用。100%的代码都是由Agent编写的，开发耗时仅为人工的1/10。
（3）Anthropic：构建了一个可以完全自主编码的系统，凭一句自然语言的需求，就能在无需人工干预的情况下，连续运行几个小时，最后做出完整的游戏、完整的数字音频工作站。
通过以上分析，真正决定上限的，也许是模型，但是真正决定能不能落地、能不能稳定交付的往往是Harness。因此AI落地的核心挑战正在从让模型看起来更聪明转向让模型在真实世界里稳定工作。
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