文章探讨了 Harness Engineering 的概念即通过搭建适合 AI 工作的环境来提高 AI 的效率和稳定性。作者以 OpenAI、Anthropic 和 Karpathy 等公司的实践为例说明了如何通过设计环境、明确意图和构建反馈回路来让 AI 稳定输出。文章强调在 AI 工具日益强大的今天能够为 AI 设计合适工作环境的人将成为最稀缺的人才。对于普通人而言理解 Harness Engineering 的逻辑可以在自己的工作中更好地利用 AI 工具提高工作效率和质量。最近在刷 X 的时候看到一个帖子挺有意思的。OpenAI 三个工程师五个月写了一百万行代码。没有一行是人类写的。不是什么 demo不是什么 toy project是一个真的能跑的产品有内测用户会出 bug 也能自动修好。我盯着这个数字看了好一会儿一百万行。三个工程师。五个月。然后我看到评论区有人说了一句话大意是当智能体遇到困难解法不是再试一次而是反问缺什么工具、文档、还是约束然后把缺的东西补上。就这一句话让我突然想明白了一件事。这个时代最稀缺的那种人可能不是会写代码的人也不是会写 prompt 的人。而是能给 AI 搭一个「工作环境」的人。这件事有个名字叫Harness Engineering。马具不是鞭子说真的这个概念我自己琢磨了一段时间之后发现它其实一点都不新鲜。Harness 这个词的本意是「马具」套在马身上的那个东西。让一匹力大无穷但完全没方向感的野马能拉着货沿着路稳定地送到目的地。AI 就像那匹野马。你给它的 prompt 就是骑手喊的那声「往左走」。光喊一声马不一定听你的。你得给它套上马具铺好轨道设好刹车。那一整套让马能真正干活的装置就是 Harness。放到 AI 这里就是一整套让 AI 在真实任务里稳定干活的工程体系。不是怎么提问而是任务怎么拆、上下文怎么管、做完了怎么验、做错了怎么恢复、跨会话怎么接力。听起来好像很抽象对吧。其实不是。我突然想起了 1880 年代的事。1880 年代的发电机那时候电力刚开始在美国普及很多工厂主花大价钱买了发电机和电动机装在自己工厂里。但装完之后发现生产效率并没有什么显著提升。为啥呢因为他们只是用电动机替代了蒸汽机但整个工厂的布局、流程、管理方式全都没变。发电机在那儿转着但大家还是在用蒸汽时代的方式干活。后来呢后来真正吃到电力红利的是福特这些人。不是因为他们买了更贵的发电机而是因为他们重新设计了整个生产流程让电力的特性被充分利用了。AI 现在就是这个阶段。不是模型不够强是你还在用蒸汽时代的方式用 AI。为什么现在突然火了那为什么现在突然大家都在聊这个事呢。三个原因吧。第一个AI 已经够强了但「够强」反而暴露了新问题。单步成功率 95% 看起来很高对吧。但如果一个任务要串 20 步呢。端到端成功率只有36%。就像你说「帮我建一个网站」AI 每一步都做得还行但 20 步之后网站可能根本跑不起来。不是 AI 笨而是没有验证和纠错机制小错误会像滚雪球一样越滚越大。这个体验说实话我太熟了。我自己用 Cursor 写代码的时候经常出现前 10 步完美第 11 步开始画风突变到第 15 步已经面目全非的情况。一个人接手一个全新项目也会懵区别是人类会自己查文档、写笔记、做清单。AI 不会除非你帮它设计好这套机制。第二个真正的长任务根本跑不通。OpenAI 自己的团队就发现如果你只给 AI 一个笼统的指令「帮我做一个产品」AI 要么一口气全干然后半途崩掉要么干到一半觉得「差不多了」就停下来。我记得有一次让我家小龙虾帮我做一个完整的功能它干到一半突然说「我觉得目前的实现已经满足了基本需求」。我看着那个半成品沉默了很久。第三个竞争焦点变了。模型越来越商品化了差距越来越小。你用 Claude他用 GPT她用 DeepSeek在大多数任务上差别没你想的那么大。真正的壁垒变成了你设计的 Harness 有多好。就像搜索引擎时代核心不是谁的爬虫更快而是谁的排名算法更好。大厂都在怎么搞反正我看完 OpenAI、Anthropic、Karpathy 这三家的做法之后脑子里只有一个感觉。太特么赤鸡了。先说 OpenAI。三个工程师五个月一百万行代码零人工。他们的核心思路就是不写代码只设计环境。工程师的角色从「写代码的人」变成了「搭环境的人」。代码仓库本身就是 AI 的知识库所有架构文档、设计规范、进度记录都在仓库里AI 自己去找。最骚的是他们用代码强制执行规则。不是靠 AI 自觉遵守规范而是写代码检查有违反就报错。然后 AI 审核 AI 的代码人类基本不参与。我感觉他们三个工程师干的事与其说是写代码不如说是给 AI 写了一份工作手册。然后这份手册精确到AI 可以在几乎没有人类干预的情况下稳定地产出。再说 Anthropic。他们一开始用两个角色一个初始化 AI 搭环境一个编码 AI 干活。然后发现一个问题AI 做完事总觉得自己做得特别好。它自己给自己的作品打分永远是高分。哪怕在人类眼里明显很一般。这让我想到一个事上学的时候老师让我们互评作文所有人都给自己打最高分。所以 Anthropic 加了一个独立的「评审 AI」。生成和评审分离就像考试不能自己出题自己判卷一样。最终变成了三角色架构规划者拆任务生成者干活评审者打分挑刺。这个独立的评审者才是关键它专门被训练成「挑剔的」会认真找问题生成者才能不断改进。我有时候觉得这个架构跟很多公司的组织结构其实是一样的。产品写需求开发做实现测试找 bug。只不过现在这三个角色全是 AI。再聊聊 Karpathy。这位前特斯拉 AI 总监做了一个实验给 AI 一个简化版的 AI 训练代码让它自己改自己跑自己看结果好坏然后决定保留还是丢弃。他睡觉的时候 AI 在跑实验。一晚上大概能做一百个实验。一百个。你想想看一个人类研究员从设计实验、跑代码、分析结果到写报告一个实验可能就要一周。AI 一晚上一百个。这个项目的核心设计很聪明。只让 AI 改一个文件就是训练代码其他全锁住。每次训练固定五分钟方便对比结果。然后用一个 Markdown 文件给 AI 写工作说明。注意那个工作说明不是给人类看的是给 AI 自己看的。人不是在写代码是在写 AI 的员工手册。我自己踩过的坑写到这里我突然想到了一个词。容器。不是 Docker 那个容器是更抽象的那种。你给 AI 搭的这套东西说到底就是给它创造了一个容器。在这个容器里有明确的边界有清晰的工作方式有自我纠错的能力有跨会话的记忆。AI 在容器里面跑才能稳定。容器外面呢就像一匹没套马具的野马力气很大但你不知道它会跑到哪去。说到这个我自己也踩过不少坑。我刚开始用 AI 写代码的时候最喜欢干的一件事就是打开对话框输入一句「帮我做一个 xxx」然后等着看结果。大部分时候前几步确实惊艳。但只要任务一长超过十分钟就开始出各种奇怪的问题。要么上下文丢了要么方向偏了要么代码风格前后不一致。后来我才明白不是模型的问题是我没有给它搭好容器。我现在的做法是先把项目结构想好写一份设计文档把代码规范写清楚把验证标准定好。然后把这些全部丢给 AI。区别是巨大的。真的就是天壤之别。跟普通人有什么关系有个问题我一直在想。这些东西跟不搞 AI 开发的普通人有什么关系我非常理解这种感受。你不是程序员不需要写代码。你不是做 AI 的不需要天天训练模型。你就是一个普通的上班族每天处理一些琐碎的工作。AI 能帮你什么坦率的讲这个 Harness 的底层逻辑放在任何领域都成立。当你手下的工具足够强大时你最大的价值不再是亲自干而是让工具稳定地干好。你用的那些「AI 帮我写文章」「AI 帮我做 PPT」如果你只是打开对话框输入一句话那相当于光给马喊了一声「走」。真正的 Harness 思维是我先把写作模板准备好把参考资料整理好把审核标准定好然后让 AI 在这个框架里干活。区别在于后者的产出质量是稳定的可预期的可以批量复制的。就像一个管理者带团队不是自己一个人做所有事而是把流程、制度、分工设计好让每个人能在自己的位置上稳定输出。OpenAI 自己的原话是「工程师的核心工作变成了设计环境、明确意图、构建反馈回路。」Anthropic 的类比是「像给一个人安排工作不是手把手教他怎么做而是把工具、规则、信息都准备好让他自己能搞定。」所以回到最开始的问题。这个时代最稀缺的那种人是什么样的不是会用 AI 的人。会用 AI 已经是基本操作了就像会用搜索引擎一样。是能设计出一套系统让 AI 在里面持续稳定产出的人。是能给一匹野马套上马具的人。这事听起来好像很简单但做到的人现在真的不多。我们连 AI 的早期都没到。想想看全世界 84% 的人还没有进行过第一次 AI 对话。很多人连「喊一声走」都还没做过。而那些已经在给 AI 搭容器的人他们正在做的事情就像是 1880 年代那些最早想明白电力到底能带来什么的人。故事才刚开始。那么如何学习大模型 AI 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Agent等前沿方向的发展分析助力大家把握技术风口。4、大模型项目实战配套源码对于程序员和想落地能力的小白来说“光说不练假把式”只有动手实战才能真正巩固所学知识将理论转化为实际能力。本次整理的实战项目涵盖基础应用、进阶开发、多场景落地等类型每个项目都附带完整源码和详细教程从简单的ChatPDF搭建到复杂的RAG系统开发、大模型部署难度由浅入深小白可逐步上手程序员可直接参考优化既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。5、大模型大厂面试真题2026年大模型面试已从单纯考察原理转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。为此我精心整理了各大厂最新大模型面试真题题库涵盖基础原理、Prompt工程、RAG系统、模型微调、部署优化等核心考点不仅有真题还附带详细解题思路和行业踩坑经验帮你精准把握面试重点提前做好准备面试时从容应对、游刃有余。6、四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】