关于prompt,context,以及harness的一点想法

之前做过一些AI应用的项目。踩过一些坑。最近整理了一些想法。贴出来跟大家交流一下。

过去几年，AI 应用工程的关注重点发生了一次非常清晰的迁移。早期开发者最关心的是，怎样写 prompt，才能让模型更稳定地理解指令、输出正确格式、减少跑题和幻觉。随后，随着长上下文、检索增强、工具调用和多轮状态管理逐渐成熟，问题转向了另一个方向：怎样为模型提供它在当前任务中真正需要的信息。再往前一步，当模型开始具备跨步骤执行复杂任务的能力，一个更深层的挑战浮现出来：即使模型已经理解任务，也拿到了足够的信息，怎样才能让它持续、可靠、可验证地把工作做完。

如果把这三个阶段放在一起看，就会发现它们并不是零散技巧的更替，而是 AI 应用工程的三层递进问题。第一层是 Prompt Engineering，解决的是如何表达意图；第二层是 Context Engineering，解决的是如何供给信息；第三层是 Harness Engineering，解决的是如何约束行为、验证结果并维持系统可靠性。它们共同构成了 AI Agent 从“能回答”走向“能工作”的一条演化路径。

Prompt关心的是接口，Context关心的是认知环境，Harness关心的是系统约束。理解这三层之间的关系，不仅能帮助我们解释行业讨论为何会从“提示词”转向“上下文”，再进一步转向“agent harness”，也能帮助团队在实践中更准确地判断：一个问题究竟应该在 prompt 层解决，在 context 层解决，还是必须上升到 harness 层解决。

Prompt Engineering 是最早出现、也最容易被大家感知的一层。原因很简单：在大模型开放 API 的早期，开发者最直接、往往也是唯一能控制的变量，就是输入给模型的那段文本。无论是最初的文本补全接口，还是后来的对话式界面，开发者首先面对的问题都是“怎么说，模型才更容易照着做”。因此，Prompt Engineering 的兴起并不神秘，它几乎是由交互形态本身决定的。模型能力尚不稳定时，表达方式自然成为第一控制杠杆。

Prompt 的作用，就是在人类意图与模型生成行为之间建立一个尽可能清晰、低歧义、可重复的接口。角色设定、示例提供、格式约束、分步指令，这些常见技术本质上都在做同一件事：让模型更准确地映射人的意图。但 Prompt Engineering 的边界也始终存在。它擅长解决的是“怎么表达”带来的偏差，却无法凭空补齐模型没有看到的信息，更无法独立解决跨轮次记忆、多工具协作、长任务验证和系统级恢复这些问题。当任务复杂度提升到一定程度，仅靠 prompt 写得更好，往往已经不够。

这正是 Context Engineering 兴起的背景。随着模型的上下文窗口扩大、工具调用能力增强、RAG 和各类记忆机制逐渐成熟，开发者开始越来越明显地感受到：很多失败并不是因为 prompt 写得不够好，而是因为模型没有在当下看到正确的信息。它可能不知道最新政策，不了解企业内部知识，不记得前几轮对话已经确认的决定，也可能虽然拿到了信息，却因为注入方式混乱而无法有效使用。到了这个阶段，问题的重心就从“如何提问”转向了“模型该看到什么”。

Context Engineering 的核心，不是简单地往上下文里塞更多内容，而是系统性地设计模型的认知环境。检索哪些材料、保留哪些历史、怎样压缩长文档、如何组织工具描述、哪些状态需要长期持久化、哪些信息应该在当前轮动态注入，这些都属于 Context Engineering 的范畴。它解决的是信息供给问题：在上下文窗口有限的前提下，如何在正确的时刻把正确的信息放进模型可见范围内。

这一层之所以重要，是因为大模型的很多“不会”，本质上不是能力缺失，而是信息缺席。模型在很多任务中并非不具备推理能力，而是推理所依赖的事实、状态和材料没有被正确供给。随着 AI 应用从聊天问答走向文档助手、代码代理、企业知识系统和工具增强型 agent，Context Engineering 逐渐从辅助环节变成主导环节，也就不难理解了。

但即便如此，一个拿到了正确信息的agent，仍可能在长任务中偏离目标，可能在没有验证结果的情况下过早宣布完成，可能持续复制代码库中的坏模式，可能在多次操作中悄悄积累错误，最终把本来局部可控的问题放大成系统性风险。到了这里，问题已经不再是信息供给，而是行为约束和系统可靠性。

Harness Engineering 之所以成为新的焦点，正是因为 agent 的失败模式已经超出了 prompt 和 context 两层能够单独解决的范围。Harness 所指向的，不是更多提示词，也不是更大的上下文，而是一整套包裹模型工作的外部系统：项目规则、状态文件、架构约束、自动化测试、静态检查、任务分解、反馈回路、回滚机制、子智能体编排，以及让错误能被发现、被反馈、被修正的全部工程设施。

如果说 Prompt 是告诉模型你要什么，Context 是让模型看到完成任务所需的信息，那么 Harness 做的就是让模型在真实系统里以可接受的方式把事情做成。它不是替代前两者，而是在前两者之上增加了一层对行为的调控。这个变化之所以关键，是因为一旦模型开始长时间自主工作，“回答对一个问题”就不再是核心标准，“能否持续在边界内完成一项任务”才是。

这也是为什么越来越多关于 agent 的高价值讨论，不再把注意力集中在单次输出质量，而是开始关注智能体的工作环境。没有测试的 agent 会自信地交付未验证结果，没有状态管理的 agent 会在跨会话中失忆，没有结构约束的 agent 会在代码库里不断扩散局部最优，没有反馈回路的 agent 即使犯了同一种错也会反复重演。换句话说，agent 的问题越来越像软件工程问题，而不再只是模型调用问题。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: babyfacedassassin)

传统Java开发，不知道在AI怎么办。

从事java大概10年了，对Spring那一套、还有Java EE规范还是熟悉，现在总感觉有一天会被淘汰。硬要混，其实也能混下去，但是不想被时代淘汰。
看了看BOSS，也看了L站帖子，说实话，感觉往AI靠拢，就还有前途；但就是不知道怎么学、学什么能工资高点。
也不知道现在热门是做什么的？做agent？还是训练模型？搞蒸馏？
训练模型、蒸馏，我觉得学习成本太高了。苹果的那什么MINI3，一台要5万多。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 7he-milo)

老黄即将上线GLM-5.1

该 API 将于 2026 年 4 月 20 日被弃用。2026 年 4 月 20 日之后将不再支持。请改用 z-ai/glm-5.1。欲了解更多信息，请访问我们的 API 参考页面。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 北极之大)

分析一个本地运行 CPA 服务后，无法直接登陆 Codex 客户端的问题 http://localhost:1455/auth/callback?code

环境 macOS，本地 Docker 运行 CPA 容器。

今天 Free token 用完了，开了个 Plus 号，准备直接登录账号使用。

输入账号验证码确认都没问题，最后一步跳转到此页面：http://localhost:1455/auth/callback?code=...，提示：页面显示无法访问此网站 localhost 拒绝了我们的连接

正常这里会唤起 Codex 客户端完成授权，但是没有。经排查是 1455 端口被占用。

解决办法：退出 CPA 容器，释放 1455 端口。

$ lsof -i :1455
COMMAND     PID USER   FD   TYPE             DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
OrbStack   7876   yz   84u  IPv4 0x550d075199c69765      0t0  TCP *:esl-lm (LISTEN)
OrbStack   7876   yz  112u  IPv6 0xb8730682aa89d6c5      0t0  TCP *:esl-lm (LISTEN)
OrbStack   7876   yz  120u  IPv6 0x38dedb38be5d2f05      0t0  TCP localhost:esl-lm->localhost:54588 (FIN_WAIT_2)
codex     95550   yz   25u  IPv4 0x8f4b80db84217eec      0t0  TCP localhost:esl-lm (LISTEN)

参考: 分享今天windows登录Codex时遇到一个坑及解决方法，http://localhost:1455/auth/callback?code=ac_Tu.....，无法访问此网站 localhost 拒绝了我们的连接请求

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 无糖酸奶)

想问一下有没有支持自定义api的ide工具

最近打算用ai开发个项目。刚搓了几个codex挂到cpa里。之前我都是拿来问答的，最多就用一下trae。豆包做项目感觉还是太蠢了。
想把cpa接进来才发现没有能自定义api的功能。我用了佬友的MTGA但是不知道为什么代理启动后trae里没法用。
所以想问下大家用自定义api开发有没有能直接支持的ide，有没有佬友推荐几个

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via LINUX DO - 最新话题 (author: tinghua1)

【抽奖】10个 Hotmail 邮箱

📝 奖品详情：
10 个 Hotmail 长效邮箱，注册过 1 个 codex。

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🔍️ 抽奖规则：

每位用户仅允许参与一次。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: starhosea)

在代码开发过程中，自定义agent有必要吗？

最近在玩 Claude Code，发现里面有些 Agent 的设计还挺有意思的。想问问各位佬友，你们平时有自定义 Agent 的习惯吗？有没有什么好用的 Agent 可以分享一波？还是说其实没必要自己折腾？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Herbivore)

求佬友们推荐✈️，最近发现我的节点访问哪哪都慢

不要太贵的那种，不十分追求免费🥹。我知道站里有巩义机场但是排不上就是了，，害

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via LINUX DO - 最新话题 (author: xuedaobian)

为什么在手机上用浏览器无法登录论坛？

safari浏览器显示未知错误，用夸克就是一直转圈，也是登不上账号

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 哈了个哈哈)