💡 AI Agent 核心技术：一文读懂 Agent 以及 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering

🔍 微信扫码或搜索「AI在学」关注公众号

你会听到有人讲 Prompt Engineering，有人讲 Context Engineering，也有人讲 Harness Engineering。它们看起来都在讨论“怎么把大模型用好”，于是很多人学着学着就容易混乱：

• Agent 到底是不是一段会调用工具的提示词？
• Prompt Engineering 和 Context Engineering 到底差在哪？
• Harness Engineering 听起来像是个更大的新词，它和前两者又是什么关系？

如果不先把这些概念放回同一个系统里看，后面越学越容易碎片化。

这篇文章想先做一件更基础的事：不从零散技巧讲起，而是把 Agent、Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 放到同一个系统里，一次性讲清它们各自负责什么。

先给结论：

如果把大语言模型比作“大脑”，那么 Agent 不是这个大脑本身，而是一套围绕它搭起来的工作系统。

Prompt Engineering，解决“人如何把指令下清楚”。

Context Engineering，解决“这一轮到底该给它看什么”。

Harness Engineering，解决“怎么让它稳定把事情做完”。

一、🤖 先定义：什么是 Agent

很多人第一次接触 Agent 时，容易把它理解成“更高级一点的聊天机器人”。但更准确地说，Agent 是一种能够感知环境、自主规划、进行推理、拥有记忆，并能够调用工具来完成特定任务的智能系统。

不过，先有两个边界要分清：

• 它不是单独的模型本身。
• 它也不是一段一次性提示词。

它强调的不是“一次回答”，而是在一个持续运行的任务回路里不断往前做事。

一个最基本的 Agent，通常包含下面几样东西：

• 一个负责理解、推理和决策的核心能力单元。
• 一套给模型下达任务的规则，也就是提示词。
• 一部分当前要让模型看到的信息，也就是上下文。
• 一组可调用的工具，比如搜索、读文件、改文件、执行命令。
• 一套控制执行过程的外部安排，比如计划、校验、权限和审批。

所以，Agent 更像一个持续运转的工作回路，而不是一次性问答。

它大致可以抽象成这样：

\[\text{观察环境} \rightarrow \text{形成判断} \rightarrow \text{采取行动} \rightarrow \text{获得新反馈} \rightarrow \text{继续下一轮}\]

任务一旦进入这种循环，问题就不再只是“模型够不够聪明”，而会立刻变成四个更实际的问题：

• 它有没有真正理解我的要求？
• 它这一轮到底看到了哪些信息？
• 它能调用哪些能力，边界在哪里？
• 它会不会中途跑偏、漏步，或者过早结束？

而这四类问题，恰好对应了后面我们要讲的几个概念。

二、🗣️ Prompt Engineering：解决“人如何把指令下清楚”

所谓 Prompt Engineering，本质上就是围绕“人如何把指令下清楚”所做的一系列设计。

它处理的重点，不是“模型最后怎么说”，而是人如何向模型表达要求。也就是说，它解决的是模型开始行动之前的“理解问题”。

一个相对完整的提示词，通常会包含两组东西：

1. 任务前提

• 角色设定：让模型知道它应以什么身份、什么工作方式来理解任务。
• 背景说明：把任务成立所必需的前提信息先交代清楚。

前者是在定理解框架，后者是在补任务条件。少了这两样，模型往往知道“要做什么”，却不知道“该在什么前提下做”。

2. 执行要求

• 任务描述：明确告诉模型“这次具体要完成什么”。
• 输出结构：提前告诉模型，最后要按什么形式交付。
• 边界约束：哪些事能做，哪些事不能做。

任务越具体，模型越不容易自行脑补；输出要求越清楚，结果就越不容易跑偏。

它的目标很简单：尽可能减少模型对任务的误解空间。

所以，Prompt Engineering 通常会关心这些问题：

• 角色要不要先说清楚。
• 背景是不是交代充分了。
• 任务要不要拆开表达。
• 输出格式要不要提前约束。
• 哪些事能做，哪些事不能做。

像 Chain of Thought、Few-shot 这些常见做法，本质上也都属于这里：它们都是为了减少误解，让输出更稳定。

不过，Prompt Engineering 解决不了全部问题。就算任务说得再清楚，只要模型后面看到的信息不对，或者执行过程没有约束，它一样会跑偏。

三、🧠 Context Engineering：解决“这一轮该给它看什么”

如果说 Prompt Engineering 处理的是“人如何下指令”，那么 Context Engineering 处理的是另一个更容易被低估的问题：

每一轮推理时，到底哪些信息应该被送进模型。

这里最容易踩的坑，就是误以为“给得越多越好”。

如果给得太少，模型会失忆，不知道之前发生了什么；如果给得太多，模型又会被无关信息淹没，推理精度下降，甚至直接超过上下文窗口上限。

所以，Context Engineering 的核心，不是机械地堆信息，而是持续决定“什么该进来，什么不该进来”。

它通常包括这些做法：

• 对历史过程做总结和压缩。
• 把冗长工具结果替换成更短的表示。
• 把信息分成活跃记忆和外部存储。
• 只在需要时读取某一段文件或某一段记忆。
• 通过子智能体隔离海量中间过程。

看到这里，关注点已经不是“任务有没有说清楚”，而是“模型这一轮到底看到了什么材料”。

四、🧰 Harness Engineering：解决“怎么让它稳定把事情做完”

所谓 Harness Engineering，本质上就是人类围绕模型额外搭建的那套外部工作框架，用来控制它怎么执行、能执行到哪里，以及做到什么程度才算完成。

如果说 Prompt Engineering 是在“把指令交代清楚”，Context Engineering 是在“管理供料”，那么 Harness Engineering 处理的就是“如何把模型放进一套可控的执行流程里”。

它通常覆盖三类事情：

1. 通过人类语言来控制模型的“认知框架”

也就是先用语言把模型放进一个明确的理解框架里。

比如：

• 先看清任务，再动手。
• 不清楚时先补充信息，不要乱猜。
• 做完之后先验证，再汇报。
• 高风险动作不能直接执行。

这类要求有时放在系统提示里，有时写在 AGENTS.md 这类规则文件里。它不直接给模型新能力，但会影响模型怎么理解任务、怎么判断轻重缓急。

2. 通过工具来控制模型的“能力边界”

模型能不能读文件、改文件、联网、执行命令，不是模型自己决定的，而是系统是否给它这些能力。

更关键的是，给工具不是重点，给边界才是重点。

你让它能读哪里、改哪里、哪些动作需要确认，这些都属于 Harness 的范围。

3. 通过工作流程来控制模型的“行为方式”

真正复杂的任务，往往不是败在“不会回答”，而是败在“不会稳定推进”。

所以系统通常还需要给它安排：

• 先列计划，再执行。
• 只推进当前最关键的一步。
• 每一步结束后检查结果。
• 关键节点交给人审批。
• 大任务拆给子智能体，主流程只接收结果。

看到这里，你应该能看出一个明显区别：

Prompt Engineering 和 Context Engineering 更多是在影响“这一轮怎么想”，Harness 则是在影响“整件事怎么做”。

五、📌 为什么真正难做的，往往不是 Prompt，而是系统协同

很多人刚开始做 Agent 时，容易把主要精力都放在提示词上。但一旦任务变成长流程，真正决定效果的，往往不再是某一句提示词有没有再润色一下，而是下面这些系统层面的问题：

• 模型有没有拿到正确的信息。
• 冗长信息有没有被提前过滤。
• 工具有没有边界。
• 执行过程中有没有计划和状态。
• 做完之后有没有验证闭环。

很多 Agent 项目的问题，表面看起来像“模型不够强”，但更常见的原因其实是：

• 任务没交代清楚。
• 上下文喂得太乱。
• 外部工作框架没搭好。

换句话说，Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 这三者，不是谁比谁更高级，而是在补同一个系统里的不同短板。

六、✅ 最后收个尾

如果你把大语言模型看成“大脑”，那么：

• Prompt Engineering 是教你怎么把指令下清楚。
• Context Engineering 是教你怎么把材料给对。
• Harness Engineering 是教你怎么把流程管住。
• Agent 则是把这一切真正组装起来、让它开始工作的那套系统。

这也是这篇文章想说明的核心：理解 Agent，不能只盯着 Prompt；真正重要的，是把“语言、信息、工具、流程”放回同一个系统里去看。

---

📚 延伸阅读

• 💡 AI Agent 核心技术：一文读懂 Context Engineering 及主要做法
• 💡 AI Agent 核心技术：一文读懂 Harness Engineering