harness

Prompt,Context,Harness Engineer总结各种Engineer的加入，是对Agent的优化，监督，控制等操作。我们将从现主流的prompt engineer，context engineer，harness engineer给大家介绍。

拆解 harness9（4）：Skills 系统架构在上一篇文章中，我们深入讲解了 harness9 框架的 Planning 规划模块。本章我们向前推进，详细介绍下 Skills 的系统架构。

让 Agent 在对话中成长：自进化机制的五层实现自进化 (Self-evolution) 是 Agent Harness 的核心模块，拥有自进化能力后 Agent 才能在长期的任务交互中不断成长，总结和改进自己的技能、记录用户的反馈和偏好，从被动应答升级为能够主动复盘和自我成长的 Agent。本文以 CowAgent 开源项目为例，介绍 Agent 框架中五层自进化机制的架构设计和工程实现。

让 Agent 在对话中成长：自进化机制的五层实现自进化 (Self-evolution) 是 Agent Harness 的核心模块，拥有自进化能力后 Agent 才能在长期的任务交互中不断成长，总结和改进自己的技能、记录用户的反馈和偏好，从被动应答升级为能够主动复盘和自我成长的 Agent。本文以 CowAgent 开源项目为例，介绍 Agent 框架中五层自进化机制的架构设计和工程实现。

蓝迪哥玩转Ai(10)---Harness工程说透1。虽然现在大家都去看新的Loop Engineering了，但是有必要讲这个，主要是很多代码要用到，不懂就什么也做不了。做了那么多AI的项目，除了芯片设计项目外，感觉懂软件真好，不要听别人胡说，好好学习，天天向上，50年后可能自己不在这个世界，但是自己设计的AI和芯片还在，加油。

提示工程已死，指令架构永生：深度复盘 GPT-5.5 与 Claude 4.7 带来的范式转移早期的提示工程常被视为一种“脆弱的玄学”或是“摸彩票”式的尝试，开发者在反复试错中寻找能触发正确答案的“咒语”。然而，随着 GPT-5.5 与 Claude 4.7 的发布，生成式 AI 已正式从文本续写的“概率机器”进化为对模型内部逻辑路径进行精确导航的“确定性执行引擎”。我们正在经历从随机的提示（Prompting）到严谨的“指令架构（Instruction Architecture）”的范式转移。现在的核心不再是文字的堆砌，而是构建一套精密的逻辑协议。

小七-七牛开发者

AI Agent 的 4 个工程关键词：Prompt、Context、Loop、Harness 到底是什么？这周，AI Agent 圈又出现了一个新词：Loop Engineering。它看起来有点陌生，但如果放到我们和 AI 的交互变化里看，就会自然很多。

一条泥憨鱼

Harness Engineering（驾驭工程）零基础入门🌈个人主页:一条泥憨鱼(欢迎各位大佬莅临)🎬精选专栏:数据结构与算法，Java ,AI与Agent

一条咸鱼_SaltyFish

Agent 工程化避坑指南——从实践看常见反模式最近和几个做 Agent 开发的朋友聊了聊，发现一个有趣的现象：大家都在用 Agent，但很多人用不好。更常见的情况是：换了更贵、更强的模型，效果却没有明显提升；或者某个 Agent 本来跑得好好的，突然就开始出问题，修来修去也没找到根本原因。

ECC安装与配置：把 Claude Code 装进一个能稳定发挥的 Harness老陈做了五年前端，最近接了个全栈私活：Python 后端加 React 前端，登录、注册、JWT、邮箱验证，外加一个管理后台。

【Harness：落地实战】24、Harness CI/CD+GitOps深度实战：智能交付与渐进发布——企业级云原生DevOps全解析关键词：Harness、CI/CD、GitOps、渐进式发布、金丝雀部署、Feature Flags、ArgoCD、云原生、多集群摘要：本文深入探索Harness作为新一代智能CI/CD平台的核心能力，从Delegate机制、Pipeline as Code到蓝绿/金丝雀/滚动部署策略，再到GitOps理念与Feature Flags渐进发布。通过一个多集群微服务治理与新功能渐进发布的完整实战，帮助读者掌握企业级云原生交付的全链路自动化与安全可控。全文包含大量Mermaid架构图、YAML示例及实战代码

Claude Opus 4.8：模型小幅升级，平台大步向前阅读时长 7 分钟｜ Model ID: claude-opus-4-8 ｜上下文窗口 ≤ 1M tokens

【Harness：落地实战】23、从CI/CD到AI原生底座：Harness平台全景深度解析——现代软件交付的最终答案？关键词：Harness平台、AI原生软件交付、CI/CD平台、Jenkins替代、GitOps、AIDA智能助手、软件交付知识图谱、IDP 2.0

harness 与 hermes-agent 扩展性、安全与运维Harness 扩展通常要改后端和前端：这是典型平台软件扩展方式，成本较高但边界清楚。Hermes Agent 扩展更偏运行时插件化：

Hi~晴天大圣

AI Engineer发展历程阶段一：Prompt Engineering（2022-2024）提示词工程阶段二：Context Engineering（2025起）上下文工程

【Harness：落地实战】19、从67%到92%：Hermes学习循环与GEPA算法如何实现AI自进化？——自进化核心引擎深度解析关键词：Hermes、学习循环、GEPA算法、自进化AI、代码通过率、FTS5检索、Honcho建模在人工智能飞速发展的今天，我们见证了从规则系统到深度学习、从单一任务模型到通用大语言模型的跨越。然而，一个根本性的挑战始终悬而未决：AI系统如何在没有人类干预的情况下，从自身的成功与失败中持续学习并进化？

【Harness：落地实战】18、从“龙虾”到“爱马仕”：Hermes 进化，全自动自进化 Harness 的架构革命摘要：2025 年底，OpenClaw（“龙虾”）以 30 万 + GitHub Stars 刷新了开源软件历史纪录。然而仅仅两个月后，Hermes（“爱马仕”）凭借自进化（Self-Evolving）能力横空出世，连续数周霸榜 GitHub Trending，十周狂揽 11 万星。Hermes 凭什么接棒 OpenClaw？因为它在同一套底层功能之上，实现了全自动的 Harness Engineering——从记忆、约束、编排到反馈，全部开箱自动运转。本文深度拆解 Hermes 的核心架构：学习循环

Dynamic Workflow在最新版可以/config 方式启用了2.1.150版的时候，还是用 ultrawork，现在Dynamic workflow官宣了，就改设置、用法了。

LangChain 的 Deep Agents：生产级智能体引擎的架构Deep Agents 是 LangChain 生态中的核心生产级组件📦，其定位已超越传统智能体框架的范畴，进化成一个高度工程化的"智能体执行环境（Agent Harness）"⚙️。它通过系统化封装任务规划、上下文管理、持久化、安全沙箱等核心能力🔒，将大模型（LLM）的"智能"转化为可稳定执行长周期、多步骤任务的可靠引擎。Deep Agents 的设计哲学凝练为一句核心目标：**“让智能体的执行过程可观测、可控制、可改进”**✨。这一理念使其成为复杂生产环境中自动化工作流与决策支持系统的理想基石，彻