深耕 Harness 工程，解锁 AI Agent 开发之路

2026三掌柜赠书活动第三十一期 Harness工程从上下文管理到Agent系统构建目录前言详解Harness工程核心价值与独特优势关于《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》编辑推荐内容简介作者简介图书目录《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》全书速览结束语前言2023年提示词工程Prompt Engineering一度成为AI圈最热门的关键词。彼时大语言模型凭借简单提示词即可生成流畅文本行业开发重心集中在人工设计输入模板人机交互以单向线性的提示—响应模式为主也成为当时LLM应用落地的主流范式。步入2025年行业风向悄然发生转变Andrej Karpathy与Shopify CEO Tobi Lütke同步提出并推广上下文工程Context Engineering新理念。随着AI应用场景不断走向复杂深化传统单次提示交互模式的短板日益凸显意图偏移、长程记忆缺失、逻辑链条断裂等问题层出不穷而上下文工程跳出单一提示词优化的局限转向系统化构建与管理LLM输入语境通过整合多维度信息高效破解复杂业务任务难题。发展至2026年Harness工程顺势诞生。伴随Agent产品能力持续迭代升级子智能体、智能体团队等模型外工程化手段与上下文工程深度融合整合统一归纳为Harness工程范式正式确立「Agent 模型 Harness」的全新架构也标志着大语言模型落地应用迈入全新发展阶段。想要紧跟AI工程范式迭代节奏、跟上Agent技术演进浪潮接下来就来聊一聊相关的话题。详解Harness工程核心价值与独特优势本书作者邢云阳身为联通云AI与容器技术专家、资深架构师长期负责云原生Serverless产品、大数据中间件上云以及AI Agent、RAG等方向的产品设计与研发不仅带领团队自研容器化大数据平台、Serverless Kubernetes产品还参与落地本地存储服务器云灾备项目同时在极客时间开设《DeepSeek应用开发实战》《AI重塑云原生应用开发实战》两大AI专栏广受好评此前也曾出版《AI Agent 开发实战MCPA2ALangGraph 驱动的智能体全流程开发》专业著作拥有扎实的理论功底与一线工程实战积淀。创作期间作者全程亲历上下文工程、Coding Agent、Skills、OpenClaw、Harness等前沿概念的兴起迭代不断复盘梳理、调整内容架构力求把前沿技术体系与真实工程经验毫无保留地完整呈现。凭借深厚技术积累与实战视野本书形成了区别于同类读物的三大鲜明优势一是架构体系完整填补行业知识空白告别碎片化学习市面多数相关书籍要么只讲模型原理要么仅罗列工具用法难以形成闭环认知而本书搭建起从技术演进、核心原理到实操落地、价值变现的完整Harness工程知识框架层层递进、逻辑清晰助力读者快速建立系统化认知二是坚持强实战导向理论结合案例可直接落地全书摒弃空泛说教每个知识点均配套真实业务场景每章附带可复用代码示例与实操步骤细致拆解Agent Loop、上下文压缩、SubAgent、任务管理等核心设计模式并融入OpenClaw、Claude Code、Mem0、Skills、DeepResearch等一线实战案例三是具备行业前瞻视角助力读者把握趋势、找准职业定位作者立足AI行业发展现状明确指出未来AI应用竞争将全面聚焦Harness层面Harness Engineering会成为AI工程师的核心硬实力当下AI开发主要分为深耕LLM底层优化与专注Harness工程落地两条路径而大模型本身能力差距正在逐步缩小同一模型搭配不同Harness却能呈现天壤之别这也是众多开发者转向智能体开发工具的重要原因。无论模型如何迭代升级Harness工程始终是连接大模型与真实业务场景的关键桥梁本书也旨在帮助读者建立长远技术视野与扎实工程能力从容应对Agent开发时代的各类技术挑战。关于《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》接下来给大家推荐一本关于Harness工程的书籍这是一本详解Harness工程与AI智能体搭建的干货图书一经上市就登上了当当“计算机与互联网”图书排行榜前列。本书从上下文管理原理剖析讲起到Agent系统构建实战技巧助力开发者在AI智能体开发与工程落地工作中高效搭建生产级应用另外关注本文博主点赞收藏本文且在本文评论区评论“入手Harness”将选取三名幸运读者送出纸质版《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》一本截止时间2026.06.19。入手《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》传送门 https://item.jd.com/15374982.html 个人觉得这本书非常的不错是一本不可多得的好书值得拥有去学习。编辑推荐1. 切中 AI 编程的真实痛点而非工具教学当前 AI 编程类图书多停留在“工具使用”和“Prompt 技巧”层面而本书聚焦一个更本质的问题为什么 AI 能写代码却难以参与真实工程2. 从“上下文工程”到“Harness工程”的完整技术路径本书首次系统梳理Context Engineering → Agent Loop → 多Agent → Harness Engineering构建清晰的技术演进认知帮助读者理解 AI Agent 从“能用”到“可控”的本质差异。3. 聚焦工程落地强调“能跑、能用、能复现”而非概念讲解区别于偏理论或框架介绍类图书本书每章均包含完整代码实践提供 DeepResearch、记忆系统、Agent Skills 等真实案例拆解类似 Claude Code 的核心设计模式4. 覆盖从单Agent到多Agent系统的完整能力内容涵盖意图识别、规划、反思、行动CodeAct、长短期记忆系统Mem0、Skills 上下文卸载机制、多Agent协作Agent Teams形成能力闭环。5. 面向下一阶段 AI 开发范式在 LLM 能力逐渐趋同的背景下本书强调“模型之外的工程能力Harness才是核心竞争力”具备明显的前沿性和趋势价值。内容简介本书系统阐述从上下文工程到Harness工程的技术演进路径深入揭示了AI Agent从工具调用到自主思考与协作的核心原理及工程落地方法。全书共7章以从单Agent到多Agent为主线帮助读者系统掌握构建具备理解、计划、反思与行动能力的Agent系统的完整方法论。第1章、第2章系统介绍上下文工程的理论基础涵盖意图识别、计划模式、反思模式、CodeAct行动及人机协作五大核心能力的工程化实战第3章、第4章以DeepResearch 和记忆工程为典型案例提供从搜索到研究的完整代码实现及分布式记忆系统部署方案第5章阐述Agent Skills上下文卸载技术并给出使用扣子编程开发运维巡检Skills及基于OpenClaw测试运维巡检Skills两个实战案例第6章、第7章走向Harness工程通过两个实践案例介绍如何复现Claude Code核心特性以及如何构建OpenClaw类产品实现技术整合与工程落地。每章均配有可落地的代码示例与真实场景案例。本书既适合具备开发背景的工程师、架构师阅读也适合希望提升AI Agent实战能力的技术人员参考。作者简介邢云阳联通云AI与容器技术专家、架构师深耕云原生、AI应用及传统应用上云领域。主导云原生Serverless、AI Agent、RAG等相关产品研发带领团队自研容器化大数据平台、Serverless Kubernetes及AI MaaS平台等产品。图书《扣子CozeSkillsOpenClaw实战零基础玩转AI智能体》《AI Agent开发实战MCPA2ALangGraph驱动的智能体全流程开发》作者。在极客时间开设“DeepSeek应用开发实战”“AI重塑云原生应用开发实战”专栏分别讲解AI Agent开发、AI大模型与云原生融合备受认可。图书目录第1章 从提示词到上下文工程 11.1 上下文工程的核心思想 11.1.1 从购车决策看上下文的构建 21.1.2 上下文工程与Agent的关系 51.2 上下文工程的系统结构 61.2.1 上下文构建的四大模块 61.2.2 上下文管理的核心策略 71.3 简单工具调用到复杂AgentAgent技术发展路线图 81.3.1 简单工具调用Agent的原理与特点 81.3.2 深度思考型Agent的原理与特点 111.3.3 新型AgentCode Agent的原理与特点 131.3.4 多Agent的原理与特点 14第2章 上下文的“元驱动”意图识别、规划等模块的工程化实战 162.1 意图识别让AI精准理解人类需求 162.1.1 意图识别的作用与意义 162.1.2 基于Arch-Router实现意图识别 182.1.3 小模型微调大模型兜底实现意图识别 242.2 计划模式让AI有计划地解决问题 302.2.1 简单计划模式实现旅游攻略撰写 302.2.2 复杂计划模式实现通用计划执行 392.3 反思模式让AI具备“思考自己的思考”能力 472.3.1 反思模式的架构 472.3.2 以运维场景为例实现反思模式工作流 482.4 行动代码即工具的CodeAct模式 532.4.1 CodeAct模式的架构 532.4.2 以图表生成助手为例实现CodeAct Agent 542.5 人机协作实现Human-in-the-loop模式 602.5.1 Human-in-the-loop模式的原理 602.5.2 以报告大纲审核为例实现强制人类介入 612.5.3 以商品咨询为例实现自主触发人类介入 66第3章 DeepResearch基于深度思考Agent构建上下文的典型案例 703.1 深度解析DeepResearch核心演进 703.1.1 RAG的原理与局限 703.1.2 DeepSearch的机制与不足 713.1.3 DeepResearch的核心架构从搜索转向研究 723.2 实战构建DeepSearch核心引擎 733.2.1 选型博查Bocha适配中文生态的AI搜索引擎 733.2.2 SearXNG开源聚合搜索引擎的深度应用 793.3 实战Sequential Thinking方案的DeepResearch代码实现 843.3.1 知名MCP广场Smithery.ai简介 843.3.2 深度思考MCPSequential Thinking原理介绍 853.3.3 私有化方式部署Sequential Thinking 893.3.4 构建DeepResearch深度研究系统 92第4章 记忆工程Agent系统的 长短期上下文管理 1014.1 深入理解Agent记忆 1014.1.1 短期记忆突破LLM的无状态局限 1014.1.2 长期记忆构建Agent的持久化存储层 1044.2 Mem0Agent记忆层的标准化实现 1054.2.1 Mem0核心架构多层级记忆管理 1054.2.2 记忆生命周期从信息提取到持久化存储 1064.2.3 Mem0实战基于混合存储架构实现历史对话复用 1074.3 容器化的高可用分布式记忆系统部署方案 1154.3.1 部署架构设计与脚本编写 1154.3.2 基于分布式记忆系统的历史对话复用 118第5章 Agent Skills上下文卸载的艺术 1235.1 Agent Skills概述 1235.1.1 Agent Skills是什么 1235.1.2 Agent Skills的结构定义 1245.1.3 Agent Skills的渐进式加载机制 1255.1.4 如何设计支持Skills的Agent 1265.2 实战零代码开发运维巡检Skills 1275.2.1 使用扣子编程开发运维巡检Skills 1275.2.2 基于OpenClaw测试运维巡检Skills 132第6章 Harness 工程实践复现Claude Code 核心设计模式 1356.1 Agent LoopAgent可以长时间工作的核心 1366.1.1 一个Agent一个Loop一个Bash工具 1366.1.2 增加更多的基础工具 1416.2 上下文工程解析Claude Code如何进行上下文管理 1466.2.1 SubAgent分离上下文窗口 1476.2.2 Skills让Agent实现渐进式加载 1526.2.3 Compact多级上下文压缩机制 1576.3 持久化与异步跨会话的任务管理 1626.3.1 TodoClaude Code的计划模式 1636.3.2 Task System持久化的任务系统 1666.3.3 后台任务慢操作交给后台运行 1736.4 多Agent系统Agent Teams 1786.4.1 团队管理类实现 1796.4.2 通信总线的实现 1816.4.3 为队友的Agent Loop增加工具调用 1836.4.4 修改主Agent的Agent Loop逻辑 1836.4.5 测试效果 184第7章 Harness工程实践Claw类产品的设计模式解析与实践 1887.1 Claw类产品的核心架构 1887.1.1 学习路径从NanoClaw开启探索 1887.1.2 NanoClaw的架构 1897.2 开发与使用NanoClaw 1927.2.1 为NanoClaw开发飞书Channel 1927.2.2 部署NanoClaw 194《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》全书速览结束语告别低效碎片化自学想要系统吃透多Agent系统开发一本好书就能搞定。2026年AI Agent技术发展日新月异从单一智能体走向多Agent协同协作从基础工具调用进阶到自主逻辑思考从概念演示走向产业规模化落地正在全面重构AI应用形态也深刻重塑着技术人的职业发展赛道。而《Harness工程从上下文管理到Agent系统构建》正是紧跟这波浪潮的必备学习指南它不止讲解多Agent系统的开发方法更着重培养工程化思维教会读者真正把Agent技术落地业务、创造实际价值。无需再四处搜集零散教程也不必重复踩前人走过的弯路更不用为项目落地难题发愁跟着书中完整案例循序渐进实操练习就能轻松掌握具备自主思考、协同配合与独立行动能力的多Agent系统搭建方法。