文章目录前言1. 先搞懂Harness是个啥1.1 本意跟马有关1.2 套到AI里瞬间就懂了2. 这些规则背后藏着“人的先验”2.1 每条约束都是踩坑踩出来的2.2 举几个最常见的例子2.3 本质是手动补短板3. 有个老教训今天还能用吗3.1 历史总在循环上演3.2 前辈们踩过的坑3.3 担心不是瞎操心4. 别搞错了这不是对抗是接力4.1 大方向认怂节奏上务实4.2 动态演进才是正道4.3 举个实际的演进路子5. 对咱们写代码的有啥实际意义5.1 每条规则都得有“保质期”5.2 复杂度是面镜子5.3 删代码也是里程碑P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看 传送门https://blog.csdn.net/qq_34419312前言现在聊AI Agent十个人里有九个半张嘴先聊模型。跟车友线下聚会似的上来就报参数上下文多长、推理几秒、跑分多少。没人问一句套在模型外面那堆工程东西到底管不管用1. 先搞懂Harness是个啥1.1 本意跟马有关这个词本来是指马身上的挽具和缰绳。不是用来捆马的是用来导力的。马力气大但乱跑没用啊套上挽具缰绳才能拉车、犁地干正经活。1.2 套到AI里瞬间就懂了把这个比喻搬去Agent工程精准得离谱。马就是大语言模型。能力强但发挥全看心情没个准谱。缰绳就是系统提示词、约束规则、安全过滤专门管方向。挽具就是工具调用、记忆模块、工作流编排把能力往正道上引。最后车往哪开得听任务目标的不能让马说了算。说白了Harness不削模型的能力它只是让能力别乱撒沿着任务轨道往外放。2. 这些规则背后藏着“人的先验”2.1 每条约束都是踩坑踩出来的咱们写Agent的时候总会加一堆约束规则。别以为这些规则是没事找事每一条背后都是工程师的血泪史。2.2 举几个最常见的例子要求输出必须是合法JSON还不是因为模型一不留神就给你写散文括号缺一半都是家常便饭。限制工具调用最多N次你是没见过模型自己跟自己卡循环来来回回调用同一个工具能跑一下午不带动地方的。涉及删除必须二次确认它对破坏性操作真的没概念手滑一下数据就没了哭都没地方哭。RAG召回内容必须标来源懂的都懂模型编起瞎话来比真的还像真的。2.3 本质是手动补短板这些判断都不是模型从数据里学来的。是咱们工程师根据踩坑经验提前塞进系统里的。行话叫“人的先验”说白了就是我知道你现在不行我先给你兜着。短期用着特好使但本质就是临时补丁。3. 有个老教训今天还能用吗3.1 历史总在循环上演早年间有个很有名的说法叫“苦涩的教训”。说的是AI发展这几十年反复上演同一件事研究者把自己的行业理解写进系统短期效果拉满长期全干不过通用方法。3.2 前辈们踩过的坑当年国际象棋专家攒了厚厚的开局库觉得稳得不行。结果AlphaZero自己跟自己下棋没几天就把人类积累的套路全碾压了。更早的时候NLP圈手工写语法规则写得头都秃了。Transformer一出来暴力预训练直接把这套东西全送走了。3.3 担心不是瞎操心所以有人就担心了咱们今天写的这些Harness规则会不会又是新一轮的“人的先验”忙活大半年等模型一升级全没用了说实话这担心真不是杞人忧天。4. 别搞错了这不是对抗是接力4.1 大方向认怂节奏上务实首先得承认大方向上人家说的对。模型肯定会越来越强今天的约束早晚有一天会被模型内化。Harness这东西早晚有一层层往下卸的那天。但问题是这天什么时候来模型迭代按月算业务需求按天算你等得起老板等得起吗4.2 动态演进才是正道正确的思路不是跟模型比谁厉害是跟模型打配合。模型还做不稳的Harness先补上。模型每学会一样Harness就卸掉一样转头去兜更新的边界。4.3 举个实际的演进路子现在呢格式校验、防幻觉、限循环、删前确认全靠Harness扛着。等模型变强了格式和引用自己就能搞定这层就可以卸了。这时候新的问题来了工具调用自主规划靠不靠谱多步任务稳不稳Harness就转去管这些。再往后规划也稳了就再往前挪永远守在模型能力的最前沿。这不是螳臂当车这是跟模型同向赛跑。在模型没学会的这段空窗期用工程手段把可靠性给拉满。5. 对咱们写代码的有啥实际意义5.1 每条规则都得有“保质期”写Harness规则的时候别一上来就当永久架构写。它就是针对当前模型版本的临时补偿是补丁不是地基。写的时候就得想清楚模型哪个指标到什么水平这条规则就可以删了。不然过两年模型都升级三代了你那堆校验代码还在那躺着成了祖传屎山删都不敢删。5.2 复杂度是面镜子Harness的复杂度就是模型能力的镜像。如果你写的规则越来越厚只有两种可能要么你真的在应对模型的能力边界要么你在用工程复杂度硬撑一个根本不该上线的系统。两种情况都得好好琢磨琢磨。5.3 删代码也是里程碑别觉得只有加功能才叫成就。卸掉一层Harness本身就是个值得庆祝的里程碑。这说明模型在这块已经靠谱了能自己担责任了。跟删掉一段没人敢动的兼容代码一样通体舒畅。说白了Harness工程的本质就是在模型能力和业务可靠性之间找一个动态平衡。不是不信模型会变强是在它变强之前咱们得让系统先能用、敢用。马早晚能驯化得特别听话。但在那之前挽具和缰绳该套还得套。P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/qq_34419312