Harness Engineering — AI Agent 工程方法论

第一本系统讲解如何驾驭 AI Agent 的工程方法论专著。

模型是引擎，Harness 是缰绳。大模型能力的爆发让 Agent 成为可能，但从 demo 到生产之间横亘着一道巨大的工程鸿沟——工具该怎么设计？提示词该如何分层？多 Agent 如何协调？权限和安全怎么做？上线后怎么观测和调试？本书从实战出发，提炼出一套可迁移的 Agent 工程方法论，帮助你把 AI Agent 从"能跑"变成"能用"。

适合谁读

有一定编程经验的 AI 应用开发者、Agent 框架设计者、全栈工程师，以及所有想把 AI Agent 从原型推进到生产的技术人。

目录

开篇

• 前言
• 第1章 Agent 不等于大模型：Harness 的价值

第一部分：Agent 架构基础

• 第2章 Agent 架构模式全景
• 第3章 Agent Loop：心跳与决策循环
• 第4章 上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事

第二部分：工具工程

• 第5章 Tool Design：给 Agent 造趁手的兵器
• 第6章 工具编排与并发执行
• 第7章 工具结果处理与错误恢复

第三部分：提示词架构

• 第8章 System Prompt 分层设计
• 第9章 指令优先级与冲突消解
• 第10章 Few-shot、CoT 与动态提示策略

第四部分：状态与记忆

• 第11章 短期记忆：上下文窗口管理
• 第12章 长期记忆：持久化与检索
• 第13章 多轮对话与会话状态机

第五部分：安全与权限

• 第14章 Agent 权限模型设计
• 第15章 沙箱、隔离与防御性编程

第六部分：多 Agent 系统

• 第16章 多 Agent 协调模式
• 第17章 Human-in-the-Loop：人机协作设计

第七部分：生产化

• 第18章 评估与测试方法论
• 第19章 可观测性与调试
• 第20章 成本控制与性能优化

第八部分：总结

• 第21章 设计模式与架构决策

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