Harness Engineering: 从执行者到系统架构师
本文提出了“驾驭工程（Harness Engineering）”的概念，指出在 AI Agent 时代，工程师的角色正从代码执行者转变为系统设计者。文章总结了 OpenAI、Anthropic 等公司实战中的 5 个核心思维模式，包括人类掌舵、修系统不修结果、环境外部化、生成与评估分离以及框架做减法。同时，文章给出了 6 条实用启示，强调搭建工作环境的重要性优于单纯选择模型，并指出掌控 AI 记忆是未来的护城河。
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本文介绍了“图工程（Graph Engineering）”在构建大规模AI Agent系统中的应用。传统线性工作流容易导致延迟和混乱，而图工程将工作流转化为节点、边界和状态的显式执行图。文章提出了七大核心实践：切断非必要依赖实现并行化、为节点设定明确契约、将边界视为数据契约、掌握链/菱形/路由器/受控循环四种基础图结构、合理展开合并独立任务、实现可检查的路由机制，以及在边界处部署验证节点。通过结合概率性模型判断与确定性代码控制，能有效提升Agent系统的稳定性、效率与安全性。
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