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 PromptChain of ThoughtFew ShotReActSelf 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 HarnessHarness 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ShellAPIMCPOpenAI 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MemoryMCPSandboxSkillsFile SystemAgent 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 AgentCoding AgentProgress FileEvaluator 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 RegistryAgent RuntimeAgent GatewayAgent 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。因为真正有价值的 AI从来不是会聊天的 AI。而是能够把事情做成的 AI。传统产品经理正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品当下的问题不再是“要不要学 AI ”而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通他们反馈在大量招人只要有 AI 相关的项目经验基本都能拿到面试机会而且领导很舍得给钱涨薪 40-60% 很正常01接下来的产品人得卷AI能力了如今AI大火行业极速发展的背后懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗而是要掌握构建 AI 产品的核心方法如何将你的领域知识转化为 AI 产品的核心竞争力如何用 AI 技术实现你的产品需求如何设计真正懂用户的 AI 交互体验……懂AI就是产品经理的“救命稻草”风口之下与其焦虑被行业淘汰不如先人一步享受AI技术带来的红利我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】不限年龄不限岗位没有代码基础也能学现在扫码完课还送《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》02掌握技术实战快速转型想成为一名卓越的AI大模型产品经理需要从技术、到项目实战的全方位转型指南**1**AI产品应用原理解析产品经理也能听懂对于产品经理来说如果你不懂技术做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求是没法完整的落地一个产品的本次课程专门面向产品经理人群解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理解析AI产品应用技术积累大模型能力简单易懂不需要会代码小白也能掌握大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等2超全行业案例解析课程详细讲解现阶段大模型在各个行业和领域的应用现状包括零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业详细讲解案例的思路、应用场景以及背后的技术原理、核心技术揭秘各个行业、场景的真实现状和未来产品的发展与机遇可以说讲解完一个案例就能积累一个AI产品实践的经验课程中所涉及到的实战项目都可以直接在自己的工作中使用让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例3AI产品经理求职专项辅导课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词掌握AI PM高频面试题型与回答框架展示 AI 相关能力的关键技巧Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验To B类AI产品经理突出“行业理解 技术落地 商业闭环”能力的简历结构设计展示项目成果从客户需求洞察到技术方案设计展现端到产品思维如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本To C类AI产品经理拆解头部公司岗位JD将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑从行业趋势、产品设计题、案例分析数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位03本次课程全程直播讲解能直接对话大佬和专业助教不懂就问超详细的案例小白也能轻松get完课后还赠送《AI产品经理面试题库》、《AI大模型应用案例集》不断更新中……适合人群想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位想进行AI产品创业的创业者想成为制作AI产品的程序员想利用AI解决企业问题的管理岗想在AI方向寻找就业方向的毕业生AI方向前景广阔、待遇好目前很多产品人已经通过完整学习拿到大厂高薪offer收入嗷嗷涨我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】