AI工程三层进化：Prompt、Context与Harness解析

开篇：三层，三次跃迁

2023年那会儿，大家基本都在琢磨一件事：怎么把提示词写得更好。

到了2025年，风向就变了——大家发现，提示词不过是冰山浮出水面的那一角，真正的功夫在水面之下，那个叫“上下文”的东西才是关键。

而站在2026年往回看，行业里已经形成了一个共识：真正的竞争力，既不在模型本身，也不在提示词技巧，而在于那个包裹着模型、让它能稳定运行的“机械外壳”——Harness。

所以这篇文章，就想把这三年三层演进的路子，一层层拆开来看。每一层到底解决了什么问题，又捅出了什么新篓子。

第一层：Prompt Engineering（2023）

解决了什么

让大模型给出更好的回答。在只有ChatGPT一个文本框的年代，你能做的全部操作，就是把那几句话写好。

核心手段

• 角色设定：“你是一个有10年经验的后端架构师…”
• 分步引导：“第一步先分析，第二步再给出方案…”
• 少样本示例：“比如像这样回答…”

暴露了什么

这个阶段的局限性其实相当明显：

• 模型是老大，人只能顺着模型来。同一个prompt在GPT-3.5和GPT-4上跑出来的结果，那真是天差地别。
• 每次对话都是“单机版”。没有记忆，没有积累，每次都从零开始。
• 最要命的是，它没法编程。你的全部控制权，就锁死在一个文本框里。调用工具？访问数据库？想都别想。

第二层：Context Engineering（2024-2025）

解决了什么

大家的注意力从单次prompt，切换到了对模型所能“看见”的全部信息环境进行系统治理。

核心洞察

关键就在于，模型每次推理时吃到嘴里的东西，远不止你敲进去的那段话：

• 系统提示词（System Prompt）
• 对话历史（多轮消息）
• 检索到的文档（RAG注入）
• 工具调用的返回结果
• 项目文件内容
• 你的prompt：“帮我审查这段代码”

核心手段

暴露了什么

这一层的进步是实打实的，但新的问题也随之而来：

• 信息环境污染。上下文越长，模型越容易被无关的碎片信息带偏。
• 上下文窗口再宽也有限。再多，也装不下一个完整项目。
• 模型依然没法自主行动。它本质上还是个“回答问题”的系统，而不是“执行任务”的系统。
• 状态不持久。一场对话结束，上下文瞬间清零。

第三层：Harness Engineering（2026）

解决了什么

模型能回答好问题了，上下文也能治理好了。但这一切都还差最后一公里：怎么让模型变成一个能自主完成任务的系统？Harness的出现，就是直接回答了这个根本性问题。

什么是Harness

Harness这个词，直译是“马具”——套在马身上的那套缰绳、嚼子和鞍具。马提供动力，控制方向、速度和安全的，是马具。在AI的语境里，这个类比非常贴切。

Harness的七个构件

• Context：管理和注入模型所需的信息。这是对第二层成果的继承和强化。
• Orchestration：把复杂任务拆成子任务、编排执行顺序。为什么需要？因为模型自己不带规划能力。
• Reasoning Core：LLM推理 + 工具调用。Agent循环的心脏。
• Policy & Guard：明确什么能做、什么不能做。防止模型越权、乱花钱，这是护栏。
• State：跨会话持久化状态。一场对话装不下整个任务，那么状态就得独立于对话存在。
• Verification：完成前必须验证。对抗模型那种“改完就宣布搞定”的坏习惯。
• Observability：全链路追踪、成本统计、评估。看不见就等于不存在，这是系统工程的铁律。

业界的实际验证

这些不是纸上谈兵，市场上已经有一手案例了：

• Anthropic的Claude Code：它本身就是一套Harness，完整管理循环、工具调用、状态持久化和人工介入。
• OpenAI Codex团队：用Harness Engineering的理念，工程师不写代码，只设计Harness，最终产出了100万行生产级代码。
• LangChain：通过改进Harness（不换模型），把编码Agent的基准分从52.8%拉到了66.5%。
• Terraform创始人Mitchell Hashimoto的评论值得细品：“Agent每次犯错，你不用去跟它说‘下次注意’，你只需要让这类错误在系统结构上变得不可能。”

演进总结

下一层？Meta Context & Intent Engineering

眼看2026年，已经有一些新方向露出了苗头：

• Meta Context Engineering（ICML 2026）—— 把“怎么设计上下文”这件事本身变成AI可学习的技能，让AI自己进化自己的context策略。
• Intent Engineering—— 从定义“怎么做”，走向定义“要什么”，让Agent理解组织的目标、价值观和约束。
• Specification Engineering—— 把企业策略写成机器可读的规范，让Harness能自动理解和执行。

一句话总结

从写好一句话，到管好一片上下文，再到造好一套系统——这三年，我们其实一直在做同一件事：把不确定性，一点一点关进笼子里。

本文基于2023-2026年AI工程实践发展脉络编写。

来源：互联网