收藏！小白程序员必看：轻松掌握大模型 Harness 工程的核心技巧

本文探讨了如何通过 Harness 工程提升 AI Agent 的能力。文章从评估体系（Evals）、记忆治理、架构约束和可观测性四个方面详细阐述了如何构建一个稳定、可靠且可改进的 AI 系统。作者以自身项目经验为例，强调了科学评估和记忆治理的重要性，并提出了构建 AI 工作流信息流和建立可观测性的实用建议。最终指出，虽然 AI 可以提升效率，但人类的独特思维和判断力仍然是不可替代的。

我问过很多在做AI产品的朋友一个问题，你怎么判断你们的Agent能力变好了？

大部分人的回答是，看任务完成率，留存，badcase率等。

这些指标没错，但它们回答不了一个最关键的问题：上一版和这一版，到底哪个更好？

因为这是在用"调一次Prompt"的思路，解决"系统在长期运行"的问题，不在同一个维度。

今天就以我自己过往实操的Agent助手项目为例，说清楚Harness到底在实际工作里意味着什么，怎么用。

借用LangChain提出的一个极其精辟的定义，Agent = Model + Harness；

先说下Harness 的起源：三家公司，三个问题

Harness Engineering 这个词，最初来自 OpenAI、Cursor 和 Anthropic 三家公司各自发表的文章

OpenAI 面对的是吞吐量问题。当 AI 产出内容的速度远超人类审核速度时，人就成了瓶颈；

Anthropic 关注的是可靠性问题。如何让 AI 长时间、稳定地执行一个复杂任务；

Cursor 聚焦的是协作问题。面向代码实践和规范，核心是如何搭建一套良好的环境。

三家公司解决的是不同的问题，但根源一致：大模型目前上下文窗口有限、缺乏持久记忆、注意力随上下文变长而涣散等固有局限。

翻译成人话就是，你不能只管把AI功能做出来，还得管它能不能稳定工作，出了问题能不能追查，改进了有没有证据说明它变好了。

Harness主要包含以下几个方面：

• 记忆系统：让 AI 能够在空闲时间整理和沉淀记忆，而不是每次对话都从零开始；
• Multi-Agent 协作：多个 Agent 之间如何分工、通信、协同完成任务；
• 上下文的渐进式加载与披露：不是一次性把所有信息塞给模型，而是按需、分阶段地提供上下文。

这些设计的本质，都是在为 AI 搭建一个更好的运行环境。

我把自己用Harness工程做产品的过程拆成四部分，真实踩坑经历。

一、Evals（评估体系）

这是Harness里最核心的，也是最容易被产品经理跳过的。

在最初时期，我们大多数人没有一套很好的评估体系思维；用自身感觉在做产品评测，显然缺乏科学性。

后来我们做了第一套评估集，大概200个问答，每个标注了期望输出是什么、不能说什么。每次迭代，跑一遍，出一个得分。

第一次跑完我就愣住了，有个子场景的准确率只有53%。我之前压根不知道，因为这个场景在日常反馈里看起来没什么问题，但一测，一半在翻车。

LangChain的Deep Agents团队有一个案例，他们通过系统性Evals追踪失败模式，没有换模型，Terminal Bench 2.0得分从52.8%提升到66.5%，从第30名跳进前5。所有改进都来自数据驱动的迭代，不是靠感觉调Prompt。

对PM来说，Evals至少要覆盖三个维度，功能正确性、格式一致性、边界稳定性与性能回归。

二、记忆治理

早期做AI助手，为了让AI"有记忆感"，我们把用户的历史对话都喂回去。逻辑上听起来没问题，用户说过的事AI记得，体验更好嘛。

但运行了几个月之后，我们发现一个诡异的现象，某些用户的AI回答质量越来越差，而另一些越来越好。

一查，发现问题出在历史对话里混入了一些AI当时答错的内容。这些错误答案后来被当成"经验"召回，持续强化了后续的错误方向。

我记得发现这个问题是个周五晚上。用户反馈群里有人截图说，AI给他的建议"越来越奇怪"，而且"越来越自信"，这让我非常疑惑。

因为我们的系统设计里，AI的历史输出会被自动打分、高分的会被存入经验库、下次遇到类似问题时优先召回。逻辑上无懈可击，但我们忽略了一件事，AI打分的标准，是它自己。

它在用自己的错误，给自己的错误打高分，然后把这些错误存起来，反复强化。

这不是AI在进化，这是AI在以一种极其自信的姿态，越走越偏。

一次错误的AI输出如果被存入经验库，会在未来持续放大这个错误。

这就是记忆治理要做的事，不只是存储，包括：定期审查长期记忆质量（清理坏记忆）、版本化关键知识（重要结论标注时间和来源）、设计"过期机制"（时效敏感信息不能无限期保留）。

没有治理的记忆系统，会让Agent随时间退化，而不是进化。

三、架构约束

AI的灵活性是双刃剑。

我们有一段时间特别迷"全自动化"，希望AI能更主动地触达用户、调用各种工具、完成更多动作。结果有一次，一个工具调用链出了问题，AI自动触发了一批本不该触发的操作，发现的时候已经有几十个用户受影响了。

追查了两天才找到根源。

那次之后，我们开始给AI划定边界：

• 权限控制：AI 能调用哪些工具？能访问哪些数据？（最小权限原则）
• 输出过滤：某些内容、某些格式绝对不允许出现
• 人工检查点：关键操作（发布、发送、写入生产数据）必须等待人工确认，不允许 AI 自主执行
• 回退机制：工具调用失败了、上下文不足了、输出不合格了——系统如何优雅降级？

四、可观测性

可观测性的核心是，你得知道AI系统在干什么。

最简单的起点，是把每次调用记下来：

• 输入是什么、上下文里有什么、检索到了什么、最终输出是什么、有没有报错、花了多久。
• 性能指标怎么样？延迟、成本（token 消耗）、成功率、失败分布如何
• 异常告警，系统出现不正常行为时，要第一时间知道

没有这份数据，你在盲飞。

从今天就能开始的三件事

1. 找出你的 Prompt 在什么情况下会失效

拿出你现在在用的某个 Prompt，想一想：它在什么情况下会给出错误的答案？

那个失效的情况，就是你下一步要建设的那一层：

如果是"输入数据变了就跑偏"→ 需要 Context Engineering

如果是"不知道它什么时候变差了"→ 需要 Harness Engineering。

这一步不需要任何技术改动，只需要认知到位。

2. 画出你最重要的 AI 工作流的信息流

把一个你在用的 AI 功能画出来：AI 在回答前，除了你的输入，还知道什么信息？

应该知道、但现在它不知道的是什么？

这张图就是 Context Engineering 的改进路线图，一看就明白该补什么。

3. 建立最简单的可观测性

哪怕只是一个日志文件：记录每次调用的输入、输出、成功/失败、耗时。

有了这份数据，两周后你就能看出来：哪类输入最容易失败？失败的规律是什么？

改进从数据开始，不从感觉开始。

Prompt Engineering 让 AI 说出好答案。Context Engineering 让 AI 知道该知道的。Harness Engineering 让整个系统可信赖、可度量、可持续改进。

最后，简单聊下，个人觉得，目前人与人之间的差距，不会被AI抹平。个人的知识储备、系统性思维、业务理解、商业洞察；以及自身的果敢、判断、反人性反常识思考。都是碳基生物独有的特性与魅力。

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

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1、大模型学习路线

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从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

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6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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