Agent 不是缺 Prompt，而是缺一套 Harness

这两天看 Anthropic 那篇长任务 Agent 的工程文章，我最先想到的不是“Claude 又能连续干几个小时了”，而是另一件事：我们可能太习惯把 AI 编程的问题归结为模型了。

模型不够强，所以换模型。结果不好，所以改 prompt。上下文不够，所以塞更多文件。过去几年，这几招确实有用。但当 Agent 开始被允许连续工作几个小时，问题会变得不一样。

Anthropic 这次反复提到一个词：Harness。

直译成“支架”有点生硬，但意思很准确：模型本身只是核心执行器，真正让 Agent 能稳定做事的，是围在它外面的一整套工程支架。工具、权限、沙箱、测试、浏览器、日志、规则文件、评估器、人工确认，这些都算。

换句话说，Prompt 关心“怎么问”，Context 关心“给它看什么”，Harness 关心的是：当 AI 开始替你行动时，它怎么被约束、怎么被验证、怎么被纠偏。

这才是长任务 Agent 最难的地方。

长任务的坏结果，通常不是一上来就坏

短任务里的 AI 错误很好抓。

让它写一个函数，测试红了就是红了；让它解释一段代码，讲错了你很快能看出来；让它改一个小 bug，diff 也不会太大。

长任务麻烦得多。

一个 Agent 连续工作 1 小时、3 小时、6 小时，它不一定会在第一步失败。它可能一开始方向没问题，后来逐渐偏离需求；中途为了补前面的坑，又引入几个新抽象；最后交付时，还能给你一段很完整的总结，说自己已经完成了。

这类失败最烦，因为它看起来不像失败。

Anthropic 在长时间应用开发实验里提到过几种典型现象：上下文会变脏，计划会漂移，模型会提前收尾，自我评价会过于宽松。BestBlogs 今日精选里对 AI Engineer 相关分享的概括更直白：长 session 容易出现 context rot、规划缺陷和输出 sycophancy。

这些词听起来像论文里的术语，放到日常开发里其实很熟悉。

你让 Agent 修一个 bug，它改到一半开始重构半个项目；你让它加一个小功能，它顺手加了你没要求的抽象层；你让它检查是否完成，它认真说“已经完成”，你打开页面发现按钮根本点不动。

这不是“模型完全不会做”。很多时候它确实做了一大半。问题在于，它缺少一个持续把它拉回正轨的系统。

这就是 Harness 的位置。

Agent 不是模型本身

O’Reilly 那篇《Agent Harness Engineering》里有一句话很直接：Agent = Model + Harness。

这个说法有点像废话，但我觉得它很有用。因为很多人聊 Agent 时，还是会不自觉地把 Agent 等同于模型。

模型强，Agent 就强。模型弱，Agent 就弱。

现实没这么简单。

一个裸模型不是 Agent。一个聊天框也不是 Agent。真正能做事的 Agent，至少需要一堆模型之外的东西：它能调用哪些工具，不能调用哪些工具；它能不能读日志；能不能跑测试；能不能开浏览器；能不能改数据库；失败之后有没有重试；完成之前有没有验收。

这和软件工程团队很像。

一个优秀程序员当然重要，但团队产出不只看个人能力。有没有测试，有没有 CI，有没有 code review，有没有监控，有没有回滚机制，有没有清晰的需求和验收标准，这些东西都会决定结果。

AI Agent 也是一样。

如果你只给它一句“帮我做完这个功能”，再给它一堆工具权限，然后等它自己判断完成，本质上是在让一个非常自信、又没有责任边界的实习生独自负责需求、设计、开发、测试、验收和上线。

它可能偶尔给你惊喜，但这不该叫生产流程。

Harness 做的事情，就是把流程重新搭起来。

把“写”和“评”拆开

Anthropic 在长时间应用开发实验里用过一个三角色架构：Planner、Generator、Evaluator。

Planner 把用户几句话的需求扩展成规格；Generator 负责实现；Evaluator 打开应用、点击页面、检查状态、找问题，再把反馈交回去。

重点不是“用了三个 Agent”。多 Agent 本身没什么神秘的，做得不好只会更贵、更乱。重点是写代码和验收结果被拆开了。

单 Agent 模式里，一个模型既负责写，又负责判断自己写得好不好。这个安排天然有问题。人类写作者自己校对都会漏错，更何况模型还有一种很强的“任务完成倾向”：它很擅长解释为什么自己已经完成，而不是证明自己其实没完成。

独立 Evaluator 的价值就在这里。

它不继续写代码，只负责挑错。它可以被设定得更严格，可以用 Playwright 打开页面，可以检查 UI、路由、API、数据库状态，也可以按照一套标准打分。

这样一来，流程从“AI 自己说自己完成了”，变成“AI 必须通过另一个评审者的验收”。

Planner、Generator、Evaluator 把规划、实现和验收拆成独立反馈回路

这个变化比表面看起来大。

过去我们优化 AI 编程，第一反应往往是换更强模型、写更长 prompt、塞更多上下文。Harness 的思路刚好相反：先承认模型会漂移、会自信犯错、会提前宣布完成，然后用工程流程把这些失败模式包住。

它不是让模型变聪明一点，而是让模型没那么容易糊弄流程。

真实环境比“看起来没问题”重要

很多 AI 编程失败，不是代码语法错了，而是它只在“想象中的环境”里成立。

按钮看起来在页面上，但点了没反应。API 路由写好了，但鉴权状态不对。数据库字段改了，但迁移没跑。Kubernetes 配置显示成功，但生产环境里的网络策略、权限、存储、监控指标早就漂移了。

The New Stack 那篇关于云原生 Agent Harness 的文章，讲的就是这个问题。分布式系统里的反馈信号非常分散。Terraform 绿色不等于云上系统健康，Prometheus 没报警也不等于服务真的可用，CI 通过更不代表真实环境没有漂移。

人类工程师调试生产系统时，会同时看日志、监控、命令输出、用户反馈、历史经验和团队上下文。Agent 如果只看代码 diff 和测试输出，就很容易在局部正确的世界里做出全局错误的判断。

所以 Harness 不能只等于“跑测试”。

它要把真实反馈接进来：浏览器点击、命令执行、日志读取、状态检查、权限限制、成本记录、人工审批。越接近生产的任务，Harness 越不像 prompt 模板，越像一个小型控制平面。

生产级 Agent Harness 更像控制平面，连接工具、权限、日志、测试和人工审批

这也是为什么 Anthropic 的示例里会强调 Playwright。浏览器验证不是为了炫技，而是代表一种朴素的工程态度：不要听 Agent 说页面能用，打开它，点它，看它是不是真的能用。

不是再写一句“请认真测试”

过去几年，我们很习惯用 prompt 解决 AI 问题。

模型不认真，就写“你是资深工程师”。模型会偷懒，就写“不要偷懒”。模型容易漏测，就写“请仔细测试”。模型容易幻觉，就写“如果不知道请说不知道”。

这些提示不是完全没用，但它们有明显上限。

任务短的时候，prompt 可以起到约束作用。任务一长，问题就会转移到系统层：模型什么时候该停？它如何知道自己偏题了？谁来判断完成标准？上下文太长时哪些信息应该保留？工具权限如何收紧？失败经验如何沉淀到下一次？

这些问题不是一句“请认真一点”能解决的。

举个最简单的例子。

如果你不希望 Agent 在没跑测试的情况下声称完成，最弱的方法是在 prompt 里写“请务必运行测试”。稍强一点，是给它一个完成检查清单。再强一点，是在 workflow 里要求测试命令必须成功。更进一步，是用 hook 或 CI 把测试失败直接变成无法通过的状态。

前面是提醒，后面是制度。

AI Agent 真要进生产，可靠性最终还是要靠制度，而不是靠提醒。

先别急着堆多 Agent

看到 Planner / Generator / Evaluator 这种架构，很容易得出一个粗糙结论：多 Agent 更强。

我觉得这反而容易把人带偏。

Anthropic 的实验里有个细节很重要：随着模型能力增强，他们会删掉一些不再必要的 Harness 结构。也就是说，Harness 不是越复杂越好。每个组件都应该证明自己还有价值。

对普通开发者来说，这一点更实际。

不要一上来就设计五个 Agent、十个角色、二十个工具。很多时候，你需要先看清楚它到底在哪里失败。

经常误解需求，就加需求澄清。经常写完不测，就加测试门禁。经常说完成但页面不能用，就加浏览器验证。经常被上下文污染，就把任务拆小，写 handoff 文件，必要时重置上下文。经常执行危险命令，就收权限，加人工确认。

Harness 的本质不是画出漂亮架构图，而是把真实失败固化成流程。

O’Reilly 那篇文章里有个原则很实用：每一次错误都应该变成一条规则。当然，这不是说把所有偶发问题都塞进文档，而是把反复出现、代价明确的失败，沉淀成可执行的约束。

Prompt 技巧追求的是一次性效果。Harness 工程追求的是可重复、可调试、可继承。

这两者不是一个层级的问题。

“AI 生码率”会误导管理者

BestBlogs 今日精选里还有一条 InfoQ 中文的线索：阿里云 CIO 复盘 AI 提效时，拒绝把“AI 生码率”纳入考核。

这个判断和 Harness 话题可以放在一起看。

如果只看 AI 生成了多少代码，很容易鼓励错误行为。Agent 可以生成很多行代码，但这些代码可能增加维护负担，可能没有测试，可能绕开原有架构，也可能只是把简单问题复杂化。

软件工程的目标不是更多代码，而是更稳定地交付价值。

Harness 关心的也不是 Agent 写了多少，而是它有没有按正确流程完成任务：需求是否清楚，变更是否最小，测试是否通过，风险是否可控，失败是否可追踪，结果是否能被验收。

当 AI 编程从个人尝鲜进入团队生产，管理者不能只问“用了多少 AI”“生成了多少代码”。更该问的是：AI 参与的变更有没有更高缺陷率？哪些任务适合 Agent？哪些权限不该开放？哪些失败模式反复出现？哪些规则已经自动化？

这些问题都不是模型排行榜能回答的。

答案大多在 Harness 里。

下一代 AI 工程师，不只是写 Prompt 的人

如果说 2023 年大家争着学 Prompt Engineering，2025 年开始谈 Context Engineering，那么接下来 AI 工程里会越来越多出现一种新工作：给 Agent 设计 Harness。

这个角色不一定真的叫 Harness Engineer，但工作内容会越来越清楚。

他不只是写 prompt，也不只是接模型 API。他要知道怎么给 Agent 设计工具，怎么控制权限，怎么构造上下文，怎么记录 trace，怎么写评估标准，怎么接入测试和浏览器，怎么把失败反馈变成下一轮改进。

他关心的不是“让 AI 回答得更漂亮”，而是“让 AI 在真实流程里更可靠”。

这也是开发者可以从 Anthropic 这次实验里带走的东西。

不要把 Harness 理解成大公司的复杂玩具。你自己的项目里也可以有很小的 Harness：一份清晰的 CLAUDE.md，一个必须运行的测试命令，一个禁止删除数据的权限规则，一个 PR 前检查清单，一个用浏览器验证关键路径的步骤。

这些东西单独看都不酷，但它们决定了 Agent 是偶尔惊艳的助手，还是可以反复使用的工程成员。

模型会继续变强。某些脚手架会被删掉，某些流程会变简单。但只要 Agent 开始替人连续行动，我们就绕不开那个问题：

你准备用什么系统来相信它？

Harness 的意义就在这里。

它不是再给 AI 多写几句提示词，而是给 AI 装上刹车、仪表盘、验收员和事故复盘机制。