本文深入探讨了提示词工程、上下文工程和Harness Engineering这三个AI Agent开发中的关键概念。提示词工程是AI应用的第一课但存在局限性上下文工程通过管理上下文窗口中的信息实现了更动态和系统化的交互Harness Engineering则为编程Agent构建了自我纠错的运行环境包含系统提示、工具调用等六类组件。文章澄清了三者间的关系指出上下文工程是上位概念而Harness Engineering是其在Coding Agent场景的实践。对于正在使用Coding Agent的开发者日常的配置工作实际上就是Harness Engineering的一部分。很多人搭 AI Agent卡在同一个地方照着教程写了提示词Agent 还是跑偏、忘事、乱执行。问题不在提示词写得不够好——是你对整个概念体系的理解停留在了第一层。这篇文章带你把三个容易混淆的概念——提示词工程、上下文工程、Harness Engineering——从起源到关系彻底理清。1、 提示词工程起点但不是全部提示词工程Prompt Engineering是大多数人接触 AI 的第一课。核心动作就三件事写任务描述、加 few-shot 示例、规定输出格式。工作流极其简单[手工指令 示例 格式] → 大模型 → 文本输出↑ 图1提示词工程流程图在简单的单轮对话场景下好用但它有四个硬局限单次对话、无记忆、无工具、无反馈循环。一旦任务变成「帮我完成这个多步骤的项目」就彻底力不从心了。2、上下文工程才是真正的艺术与科学2025 年Andrej Karpathy 和 Shopify CEO Tobi Lutke 先后为一个新概念背书上下文工程Context EngineeringKarpathy 原话“在每一个工业级 LLM 应用里上下文工程是将恰当信息填满上下文窗口的微妙艺术与科学。”核心转变不是「写一段提示词」而是管理整个上下文窗口里装什么。上下文窗口能装的东西远不止提示词RAG 检索结果、工具定义、Few-shot 示例、对话历史、状态信息、规则文件……加上执行层的结果反馈写回形成完整的 ReAct 循环。↑ 图2上下文工程流程图 — 六格上下文窗口 ReAct 反馈闭环关键结论提示词工程 ⊂ 上下文工程。提示词只是上下文的一个子集。3、 Harness EngineeringAI Agent 的最终形态2026 年随着 Coding Agent 大规模落地一个新术语出现了。Harness Engineering由开发者 Viv 提出随后经 OpenAI 推广文章标题是Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world核心公式只有一句话Agent 大模型 HarnessHarness 大模型之外的一切。↑ 图3Harness Engineering 架构图 — Agent 大模型 Harness展开六个组件具体包含六类组件System Prompt全局角色与行为约束Tools / MCP工具调用能力AGENTS.md 规则文件针对特定代码库的规范Sub-agents子 Agent 协作处理复杂任务验证 Sensors观察执行结果并触发反馈反压 Back-pressure防止 Agent 跑偏的控制机制Martin FowlerThoughtWorks专文分析将 Harness 的作用总结为两类控制Feedforward前馈执行前告诉 Agent 怎么做提高首次成功率Feedback反馈观察执行结果让 Agent 自我纠正重要限定Harness Engineering 的核心场景是 Coding Agents编程 Agent不是泛指所有 AI Agent。4 、一个必须纠正的误解很多文章包括一些传播很广的图把三者描述成进化链提示词工程 → 上下文工程 → Harness Engineering越来越高级。这个关系方向是错的。↑ 图4概念关系澄清图 — CE 大框包裹 PE 和 HE底部红色纠错条正确的关系是包含关系Context Engineering 才是上位概念HumanLayer 博客“Harness engineering is a subset of context engineering”Martin Fowler“Engineering a user harness for a coding agent is a specific form of context engineering”一句话总结PE ⊂ CEHE ⊂ CEHE 不是 CE 的升级版而是 CE 在 Coding Agent 场景的落地实践。写在最后把三个概念提炼成三句话提示词工程告诉模型该做什么单次、静态上下文工程管理模型在每一步能看到什么动态、系统化Harness Engineering给 Coding Agent 搭建能自我纠错的运行环境可靠性工程如果你正在用 Claude Code、Cursor 或任何 Coding Agent——你每天在做的那些配置工作其实就是 Harness Engineering写 AGENTS.md、接 MCP、设置 hooks、拆分 sub-agent 任务。只是以前没有一个好名字现在有了。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。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】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…扫码免费领取全部内容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。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】