Agent 从 Demo 到真实业务,差的不是模型,而是工程秩序
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这篇文章从真实 Agent 项目落地的常见问题出发,拆解为什么 Demo 能跑但一接业务就乱:RAG 检索不准、工具调用失控、上下文变长、失败无法兜底、成本不可控。文章给出一套从任务契约、工具治理、Verifier、状态管理到评估集的工程化处理方式。
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这篇文章从真实 Agent 项目落地的常见问题出发,拆解为什么 Demo 能跑但一接业务就乱:RAG 检索不准、工具调用失控、上下文变长、失败无法兜底、成本不可控。文章给出一套从任务契约、工具治理、Verifier、状态管理到评估集的工程化处理方式。
这篇文章从 Coding Agent 的真实执行场景出发,解释 Harness Engineering 的本质:它不是 Prompt Engineering 的升级版,而是围绕 Agent 执行生命周期建立的一套权限、环境、状态、观测、验证和恢复系统。
这篇文章从一个运行超过 1 天 19 小时的 Codex goal 任务出发,解释 Loop Engineering 为什么不是 while true,并结合 boss-skill 与 orca 两个实践,拆解 Agent 长任务闭环里的目标、状态、验证、失败恢复和退出条件。
从 AI Coding Agent 的落地现实出发,解释 Harness Engineering 为什么会在最近迅速升温。文章从定义、背景、关键能力、与 Tool Calling 的区别,以及它对 Agent 产品竞争格局的影响几个角度展开,讨论为什么当模型能力逐渐拉平后,真正决定 Agent 可用性的,往往是它背后的执行系统工程。