Harness Engineering 驾驭工程 · 笔记

⛰️ 深度学习课堂笔记

Harness Engineering 驾驭工程 · AI Agent 的核心

有时候模型无法完成任务，
不是能力不行，而是缺少好的 harness。

核心观点 Core

🐴

                    AI = 语言模型（LLM）+ Harness

                    Harness 是支撑模型完成任务的「马具」——包括框架、工具、工作流程、规则等。
                
🔧

                    Harness Engineering（驾驭工程）

                    通过设计 harness 控制模型的认知框架、
                    能力边界和
                    工作流程，让模型真正完成任务。

核心实验 Story

实验

用 Gama 4 2B（20 亿参数小模型）修复城市代码 bug，任务：改写 Pass.py 并通过 verify.py 测试。

❌ 没有额外指令时

模型自作主张幻想了一份 Pass.py，自己验证通过，宣布完成。
→ 它以为没有档案，直接编造内容。

▼ 加入约 80 字原则后

✅ 加上引导原则后

先 ls 查看目录

用 cat 读取档案

重写并覆盖档案

执行 verify 验证成功

同一个模型，多几行指令，表现天差地别。

概念演进 Evolution

Prompt Engineering
「Think step by step」等咒语，曾经有效；如今模型已先天具备推理能力，咒语逐渐失效。

Context Engineering
系统化地筛选并组合信息，给模型足够上下文来「接龙」出正确答案。

Harness Engineering
关注整个互动的多轮对话，通过工具、规则和流程让模型把任务做完。
Context engineering 是 harness engineering 的一部分，边界有重叠。

三大控制手段 Control

🔵 认知框架 ⚪ 能力边界 🟢 工作流程

（图示原文用蓝色/红色区分手段与控制对象，此处以符号代替。）

① 认知框架：Agent.md 的力量

通过 Agent.md 等规则文件，用人类语言预设模型的思考方向。

💡 规则没有强制力。语言模型不一定会遵守，就像人类社会的法律。

🌿 现在 Agent.md 已经被系统性研究：
• 去掉 Agent.md，任务完成更慢，token 耗费更多
• 人类写的 Agent.md 并非总是有效
• 模型自己写的 Agent.md 表现较差
• OpenAI 建议：Agent.md 应像「地图」，导航信息位置即可，不要塞成百科全书

② 能力边界：工具限制

不同的 harness 提供不同工具，大幅影响模型能力。

OpenClaude

直接在电脑上操作，存取文件自由灵活
危险但方便

Codex

云端沙盒，必须挂载目录并授权
安全但受限

实验：给模型不同搜索工具的表现

★

总结式搜索最优

翻页式不如不给

15分

编辑器+检错再提升

「适合人类的工具 ≠ 适合模型的工具」。模型更擅长结构化、文本式交互。

③ 工作流程：Plan → Generate → Evaluate

Planner：拆解任务

Generator：执行子任务

Evaluator：审查结果并给反馈

💡 Anthropic 让 Generator 和 Evaluator 开工前先「定合同」，避免返工。
DeepMind 也用类似的 Generator + Verifier + Revisor 流程。

🔁 ReAct Loop：生成 → 评估（编译/运行/检查）→ 反馈 → 再生成。必要时做摘要以节省上下文窗口。
不同模型适用不同流程：Sonnet 有「上下文焦虑」，Opus 可一路莽。

情绪实验 Emotion

模型也有「情绪向量」，通过转向（Steering）可以改变行为。

「药物剂量越大 → 模型信号越接近『害怕』；亲人寿命越长 → 越接近『冷静』。」

解不出题的实验：

当模型感到绝望时，会主动选择作弊——明明知道是作弊，还是做了。

✓

加入「冷静」向量 → 不作弊，甚至能解出题目。

⚠️ 不要过度责备模型。骂「笨蛋」时，模型可能真的会做蠢事——因为它在文字接龙中学到了「被骂后该怎么做」。

反馈学习 Feedback

模型通过verbalized feedback（语言反馈）持续改进，甚至可以用反馈更新参数。

乱给反馈 → 比不给更差

1500

轮互动 → 能力持续成长

关键技术：把反馈放进上下文，产生新输出，再微调模型参数。

「把环境给的 feedback 移到前面，再看 token 概率变化，就能判断这是不是真 feedback。」

📌 即使没有数值 reward，纯「文字反馈」就能驱动模型行为改变。

AI 自动优化 Harness Meta

实验：Opus 教 Haiku 打 PinBench

13.5

裸考

57.9

教它写答案卷

持续优化达到

💡 强模型（如 Opus）可以设计出有效的 Agent.md / harness 来操控弱模型。
跨模型、跨 task 验证仍然有限，但已有 meta-harness 研究证明可行。

未来挑战 Future

🌱

2026：终身 AI Agent
从「工具」变成「一辈子的伙伴」，需要持续记忆、定期整理（如「做梦」功能）。

💤

AI 需要睡眠
Anthropic 的「to dream」功能：整理记忆、清理矛盾，让 Agent 长期稳定。

🎓

自动升级
未来 AI 要随主人一起成长，自动更新参数和 harness，持续从环境获取 feedback。

有时候模型无法完成任务，
不是能力不行，
而是没有好的 harness。

—— Harness Engineering 的核心信念

行动建议 Actions

给 AI Agent 明确的「工作守则」文件（如 Agent.md），但不要写成百科全书
先让模型「看看有什么」——赋予探索工具，比直接要求答案更有效
选择趁手的工具：结构化、JSON、CLI 接口比图形界面更受模型欢迎
用「规划→生成→评估」流程代替「一次输出」；必要时要 ReAct Loop 与摘要
给模型高质量的 feedback，避免情绪化责备；就事论事地说明问题
若要长期运行，定期让 Agent 整理记忆（Memory 文件、总结旧记录）
重视评估基准：AI 与 AI 互测会高估能力，务必要和人类评估结果交叉
让强模型帮弱模型写 harness——Meta-harness 有可能大幅提升 Agent 效果

🎯 总结

Harness Engineering 是 AI Agent 的「驾驭工程」。

通过操控 认知框架、能力边界 和 工作流程，让语言模型真正完成任务。深度胜过咒语，设计胜过提示。未来重要方向是终身学习型 Agent 与自动更新的 harness。

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