「Harness工程」共找到 830 篇相关文章
你的 Harness 工作流真的在进步吗？我们用一场考试撕掉了遮羞布
文章指出Harness工作流常靠‘主观vibes’驱动，缺乏有效评价体系。为此推出Harness Eval评测系统，包含出题、答题、改卷等环节，形成闭环，帮助工作流持续改进，还能提升整体通过率。
教你构建私有 AI Coding 平台：Pi、DSH、Codex Harness 扩展能力对比与选型。
文章聚焦构建私有AI Coding平台，对比Pi、DeepSeek Harness、Codex Harness的架构、扩展能力及选型策略。介绍三者交互集成方式，分析其扩展特点，并为不同需求团队给出选择建议。
LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
闭源RSI的严父来了：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5
开源AI基础设施公司Prime Intellect研究表明，借助多智能体Harness，让开源模型负责监控和实现，可让‘AI开发AI’更便宜、效果更好。实验中，Kimi K3搭配Harness逼近Opus 5。
DeepSeek Harness 入选项目疑似曝光，不选万星「花瓶」，死磕 Agent 基建
昨晚 DeepSeek V4 Pro 发布，欲迈向“工业级 Agent 生产线”。网上爆出 DeepSeek Harness 内测入选项目名单，筛选重实用功能，多集中在 MCP 插件、Coding Agent 等赛道，还介绍了部分入选项目及战略意图。
Harness Engineering 的防御视角：从 Codex Security 看 AI 生成代码的治理
作者用 Codex Security 分析项目，发现它不仅列漏洞，还提供攻击路径等。AI 没创造新漏洞，却放大缺陷，需新方式治理大规模自动生成代码，Harness Engineering 有防御价值。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。