从Prompt到Context再到Harness：AI Agent的进化与未来趋势
文章指出AI行业经历了从Prompt Engineering到Context Engineering再到Harness Engineering的三次认知升级。Prompt Engineering关注如何与AI沟通，Context Engineering关注如何给AI提供知识，而Harness Engineering则关注如何让AI真正完成任务。文章强调Harness是包裹在模型外面的整套运行框架，负责任务管理、状态管理、工具协同和自动验证，是决定AI执行力的关键。OpenAI、Anthropic、Google等公司正在积极发展Harness技术，未来Agent的竞争将转向运行系统能力，而非单纯模型能力。对于智能座舱领域，Harness技术将推动座舱从语音助手向Goal驱动的Agent系统转变，形成新的系统形态Goal OS。
2023年，AI行业最热门的话题是 Prompt Engineering。
2024年，大家开始讨论 Context Engineering。
而到了2026年，一个新的词开始频繁出现在 OpenAI、Anthropic、Google 等公司的技术文章和 Agent 实践中：
Harness Engineering。
很多人第一次看到这个词时都会疑惑：
Prompt 我理解，Context 我也理解。
Harness 又是什么？
事实上，如果说 Prompt Engineering 解决的是“如何与 AI 沟通”，Context Engineering 解决的是“给 AI 什么信息”，那么 Harness Engineering 解决的则是：
如何让 AI 真正把事情做成。
这看似只是一个概念升级，但背后其实代表着 Agent 技术路线的一次重大转向。
Prompt 已经不再是核心问题
两年前，大模型刚刚爆发时，整个行业都在研究 Prompt。
那时大家相信：
只要 Prompt 写得足够好，AI 就能输出更好的结果。
于是出现了各种技巧：
Role Prompt
Chain of Thought
Few Shot
ReAct
Self Reflection
很多企业甚至专门招聘 Prompt Engineer。
但很快大家发现一个问题。
Prompt 再优秀，本质上仍然是在优化一次对话。
而现实世界中的任务并不是一次对话。
例如：
帮我规划一次日本亲子旅行。
这个任务涉及：
查询机票
比较酒店
规划路线
估算预算
推荐景点
根据儿童年龄调整行程
它可能持续数十分钟甚至数小时。
Prompt 无法解决这样的问题。
Context Engineering 的崛起
于是行业进入第二阶段。
大家意识到：
问题可能不是 Prompt。
而是模型不知道足够多的信息。
于是开始建设：
RAG
企业知识库
Memory
向量数据库
MCP
这就是 Context Engineering。
核心思想很简单：
不要只优化提问方式，而是给模型提供更多上下文。
如果说 Prompt Engineering 关注的是：
我要怎么说？
那么 Context Engineering 关注的是：
我要给模型什么信息？
这一阶段推动了企业 AI 应用的大规模落地。
但新的问题又出现了。
Agent 失败的原因，越来越不是模型能力
2026年的 GPT、Claude、Gemini 已经拥有非常强的能力。
但企业在落地 Agent 时发现：
Agent 经常会出现各种离谱的问题。
例如：
任务做到一半忘记目标；
工具调用错误；
多个 Agent 相互等待；
反复执行同一步骤；
甚至什么都没做就宣布任务完成。
这些问题有一个共同特点：
不是模型推理能力不足。
而是缺乏一个有效的运行系统。
Anthropic 在长任务实验中发现：
很多 Agent 失败，并不是因为不会做。
而是因为：
不知道自己做到哪里了。
OpenAI 在 Codex 的工程实践中也发现：
模型能力提升固然重要，但真正决定生产力的，是任务管理、状态管理、工具协同和自动验证机制。
于是行业开始逐渐形成一个共识：
Agent 的竞争重点，正在从模型能力转向运行系统能力。
这就是 Harness Engineering 诞生的背景。
什么是 Harness？
Harness 这个单词原本的意思是：
马具、控制系统。
在 AI 世界里，它更像是：
包裹在模型外面的整套运行框架。
我特别喜欢一个比喻。
如果把大模型看成发动机。
那么：
Prompt 是方向盘；
Context 是导航地图；
Harness 则是整辆汽车。
它负责：
导航系统
刹车系统
变速箱
传感器
仪表盘
没有这些系统，再强的发动机也无法完成一次长途驾驶。
同样的道理。
再强的大模型，如果缺少 Harness，也很难完成复杂任务。
一个完整 Harness 的五层架构
观察 OpenAI、Anthropic、Google 的实践后，可以把 Harness 理解为五个层次。
第一层：Goal Layer
目标管理层。
负责回答：
到底要完成什么事情？
例如用户说：
帮我安排一次三天的北京旅行。
对于人来说很简单。
但对于 Agent 来说，需要拆解为：
交通规划
酒店选择
景点安排
餐饮推荐
预算控制
Goal Layer 的作用就是持续维护最终目标。
避免 Agent 在执行过程中逐渐偏离方向。
第二层：Orchestration Layer
任务编排层。
这是 Agent 系统的大脑。
负责：
任务拆解
子任务分配
Agent 协同
流程控制
例如：
主Agent
├─ 酒店Agent
├─ 机票Agent
├─ 景点Agent
└─ 预算Agent
今天几乎所有先进 Agent 框架都在强化这一层。
因为未来竞争的重点已经不再是单 Agent。
而是 Agent 团队。
第三层：Memory Layer
记忆层。
这是当前 Agent 最大的瓶颈之一。
很多人以为大模型有记忆。
实际上并没有。
它只是拥有有限的上下文窗口。
一旦任务持续时间过长。
模型就会逐渐遗忘：
已完成什么
当前状态是什么
下一步要做什么
Anthropic 在 Claude Code 中专门引入了 Progress File 机制。
本质上就是：
让 Agent 学会写工作日志。
每完成一个阶段：
记录：
已完成事项
当前状态
后续计划
这样下一轮 Agent 就能接着工作。
这实际上与企业项目管理中的交接文档极其相似。
第四层：Tool Layer
工具层。
这是 Agent 的手和脚。
大模型本身只能思考。
真正执行任务需要工具。
例如：
搜索引擎
浏览器
数据库
文件系统
Shell
API
MCP
OpenAI 最新的 Agents SDK 已经把工具调用作为核心能力。
因为真正有价值的 Agent：
不是会聊天。
而是会做事。
第五层：Safety & Eval Layer
验证层。
这是很多团队最容易忽视的部分。
也是未来最重要的部分。
现实中最常见的问题是：
Agent 喜欢“自认为完成任务”。
例如：
明明没有完成测试。
却输出：
任务已完成。
因此先进 Agent 系统都会引入：
自动测试
自动验证
自动评估
自动回归检查
形成：
生成
→ 验证
→ 修复
→ 再验证
闭环。
Anthropic 将这种模式称为：
Generator-Evaluator。
OpenAI、Anthropic、Google 在做什么？
有趣的是。
全球最领先的 AI 公司，正在不约而同地强化 Harness。
OpenAI：把 Harness 做成 Agent OS
过去几年。
OpenAI 的重点是训练更强模型。
而最近两年。
重点已经开始转向 Agent Runtime。
新增能力包括：
Memory
MCP
Sandbox
Skills
File System
Agent Workflow
目标非常明确：
让 Agent 从聊天工具变成数字员工。
很多开发者发现：
GPT-5 的提升固然明显。
但生产力提升最大的部分，其实来自于运行系统的完善。
Anthropic：解决长任务问题
Anthropic 是 Harness 思想最坚定的推动者。
他们发现：
Agent 最大的问题不是不会写代码。
而是：
持续工作能力太差。
于是他们构建：
Initializer Agent
Coding Agent
Progress File
Evaluator Agent
让多个 Agent 接力完成任务。
这其实已经非常接近企业里的项目团队。
Google：打造企业级 Agent 基础设施
Google 的方向更加企业化。
重点建设：
Agent Registry
Agent Runtime
Agent Gateway
Agent Governance
核心目标是：
让企业可以同时管理成百上千个 Agent。
这已经不是聊天机器人。
而是数字劳动力管理系统。
对智能座舱意味着什么？
这一趋势对于汽车行业尤其值得关注。
过去几年。
智能座舱竞争的重点是：
语音助手。
比拼的是：
唤醒率
识别率
响应速度
但未来竞争重点将发生变化。
用户不会关心：
用了哪个模型。
用户只关心：
我说一句话，车能不能把事情办好。
例如：
“周末带孩子去露营。”
背后可能需要：
查询天气
推荐营地
规划路线
检查车辆续航
预约充电
准备儿童娱乐内容
这已经不是语音助手。
而是 Goal 驱动的 Agent 系统。
而支撑这一切的核心能力。
恰恰就是 Harness。
未来座舱的架构很可能演化为：
Goal
↓
Chief Agent
↓
导航Agent
娱乐Agent
车控Agent
生态Agent
服务Agent
而 Harness 负责：
用户画像
长期记忆
Agent编排
权限管理
任务验证
执行闭环
最终形成一种新的系统形态：
Goal OS。
结语
过去三年，AI 行业经历了三次认知升级。
第一阶段：
Prompt Engineering。
研究如何与 AI 对话。
第二阶段：
Context Engineering。
研究如何给 AI 提供知识。
第三阶段：
Harness Engineering。
研究如何让 AI 完成任务。
如果说大模型决定了 AI 的智商。
那么 Harness 决定了 AI 的执行力。
未来 Agent 的竞争，或许不再是谁拥有最大的模型。
而是谁拥有最优秀的 Harness。
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