Harness Engineering 是什么
Harness Engineering = 驾驭 AI Agent 的工程方法论。 大模型很聪明，但它有几个问题：- 同样的输入，可能给出不同的输出
- 执行复杂任务时容易跑偏
- 工具调用顺序可能出错
- 遇到边界情况会”幻觉”
为什么需要 Harness Engineering
打个比方：Harness Engineering 的核心要素
1. 上下文管理
AI Agent 的表现很大程度上取决于你给它的上下文：- 系统提示词：告诉 Agent 它是谁、该做什么、不该做什么
- 对话历史：管理 Agent 记住了什么、忘记了什么
- 动态注入：在执行过程中实时补充信息（比如从人才库查到的数据）
2. 工具编排
Agent 需要调用多个工具完成任务，Harness Engineering 负责管理：- 调用顺序：先搜索 → 再分析 → 最后生成报告
- 参数校验：确保传给工具的参数是正确的
- 错误处理：工具调用失败时怎么回退或重试
3. 执行控制
Agent 执行过程中可能出现各种问题，需要控制：- 超时控制：任务执行太久自动停止
- 重试机制：工具调用失败自动重试
- 人工审核：关键节点让人确认再继续
4. 质量保证
Agent 的输出需要校验：- 格式校验：输出是否符合预期格式
- 事实核查：数据是否准确
- 一致性检查：前后是否矛盾
DropCV 怎么用 Harness Engineering
DropCV 内置了 Harness Engineering 的实践：
你不需要自己实现这些——DropCV 已经帮你做好了。你只需要在 AI 工具里配置好 MCP，Agent 就能稳定地执行任务。
你需要学 Harness Engineering 吗
下一步
什么是 Agent
了解能自主完成任务的 AI。
什么是 Tools
了解 AI 的工具系统。