提示词工程死了两次——从Prompt到Context到Harness

2024年，所有人都在学提示词工程。"你是一位资深律师""请用麦肯锡框架分析"——仿佛掌握了咒语，AI就能替你干活。2025年，风向变了。Anthropic说"上下文工程才是核心技能"，一堆人赶紧转型，研究怎么把资料喂给模型。

国企面试官又问：“Agent总是做错，你会先改哪一层？”，我淡定：“这个问题要拆开看，Prompt、Context、Harness、Loop分别负责什么”

重磅！从 Agent 开发到 Agent 算法，进阶指南来了

本文约3500字，建议阅读5分钟从一个 make sense 的方案，到真正 work，再到足够 solid，中间还有很多方法论。前几天，和朋友讨论了一个有争议的问题：agent开发和agent算法有什么区别？这应该也是很多人找工作关心的点。

让AI学会追问——从Prompt到结构化交互的需求工程

上周我给Hermes下了一个任务："帮我写一篇关于WorkBuddy的文章。"它十秒钟就给了我一篇。结构完整、观点清晰、配图到位。但文章完全不是我想要的。AI需求工程全景图我想要的是实操踩坑叙事，它写成了产品测评。我想要的是第一人称场景化，它写成了功能介绍。问题出在哪？

小白也能看懂：Prompt、Context、Harness、Loop、Graph 怎么分？

大家好，我是悟鸣。

Harness 工程学习手册-认知篇：从 Prompt 到 Context 再到 Harness

模型之外的整套运行时系统：编排循环、上下文工程、工具沙箱、记忆、护栏、评测与成本。写给不写代码但要拍板 Agent 架构、并用它驱动组织 AI-Native 变革的人。1.1 三次范式迁移：你在优化的对象变了过去三年，AI 工程的重心经历了三次位移。

Agent、Harness、Loop 到底是什么关系？一文读懂这些概念和关系

Q01: Prompt、Context、Harness、Loop，分别在解决什么问题?Prompt Engineering 关心“怎样把要求说清楚”。

终于有人把Agent最正确的学习顺序说清楚了！

Agent工程师进化论：从Prompt写手到后端工匠

# AI Agent变天了：会写Prompt的人，明年进不了大厂？昨天晚上九点半，我在地铁10号线上刷招聘软件。不是找工作，就是纯好奇，想看看AI Agent相关的岗位今年卷成什么样了。