1.真实的对比实验，而不是经验判断。 本书围绕Harness配置、Prompt Cache命中率、上下文压缩、LoopGuard介、多Agent编排等关键机制设计实验，用运行结果解释哪些工程设计真正有效。 2.完整的工程框架，而不是工具技巧堆砌。 从“Agent = Compose（Model, Harness）”出发，构建Harness的5个设计原则、6层参考架构、、Token预算的分配和反馈调节闭环，把约束、工具、上下文、记忆、验证、编排与观测组织成可迁移的方法。
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内容简介
前言
第1章 3道防线：Harness如何决定Agent的生死
1.1 一次真实的AI编码任务
1.2 使用3种Harness得到3个不同的结果
1.3 3类典型的失败模式：Harness对Agent运行的影响
1.4 3道防线为何全部失守
1.5 Agent=Compose（Model，Harness）
1.6 Harness Engineering：AI工程的第三次跃迁
第2章 Harness Engineering方法论
2.1 Harness的5个设计原则及它们之间的关系
2.2 Harness的6层参考架构
2.3 补偿面：Harness的动态演化
2.4 3类Harness实现方案的设计哲学
2.5 常见的Harness能力检查清单
2.6 渐进式构建路径
第3章 Agent循环与约束层
3.1 最小可用的Agent循环
3.2 约束层的3项核心机制
3.3 渐进式安全实验
3.4 沙箱隔离机制
3.5 权限模式与运行时守卫
3.6 约束陷阱与进阶
第4章 工具系统与MCP
4.1 工具接口的设计原则
4.2 基础工具的实现
4.3 工具注册与动态管控
4.4 MCP与外部能力接入
4.5 常见的问题与调优实践
4.6 工具描述的实验评估
第5章 上下文工程与Prompt Cache
5.1 仓库即现实：Agent的操作目录
5.2 3层文档架构
5.3 系统提示词的组装与注入
5.4 Prompt Cache原理与成本优化
第6章 记忆管理与上下文压缩
6.1 上下文腐烂
6.2 渐进式有损压缩
6.3 压缩触发与分级响应
6.4 跨会话的长期记忆
6.5 会话持久化与断点续传
第7章 验证与对抗评估
7.1 自评偏差与验证层
7.2 验证闭环
7.3 最佳实践评估者
7.4 循环守卫
7.5 事前验证
7.6 验证层的整体设计
第8章 反馈调节：让Harness自我演化
8.1 为什么需要反馈
8.2 反馈信号与信号仲裁
8.3 离线评估基础设施
8.4 在线观测
8.5 失败挖掘与规则沉淀
8.6 安全发布与灰度控制
8.7 安全反馈
8.8 元评估与闭环进化
第9章 实战一：遗留系统重构
9.1 万行级Java临床路径管理系统的技术债务
9.2 重构任务的Harness配置设计
9.3 执行过程、结果与关键发现
9.4 从实践到生产级重构的迁移
第10章 实战二：医疗数据服务的合规加固
10.1 医疗数据服务的合规漏洞
10.2 《网络安全等级保护基本要求》与《数据安全法》的工程化解读
10.3 沙箱-Hook-CLAUDE.md文件3层防御设计
10.4 SQL参数化、PII脱敏与审计日志修复
10.5 验收通过与完整的审计证据链
10.6 合规改造的常见失败模式与设计权衡
10.7 3层防御架构的跨行业迁移
第11章 实战三：跨语言系统集成的多Agent协作
11.1 编排层：从单Agent到多Agent的治理跃迁
11.2 角色设计与权限边界
11.3 编排方式：计划、并行开发、验收闭环
11.4 验收设计：从基线失败到完整通过
11.5 交付物与契约映射
11.6 日志审计与成本分析
11.7 编排层设计的教训
11.8 多Agent架构的适用边界与迁移路径
第12章 生产部署与成本治理
12.1 Token消耗与结构化观测
12.2 成本熔断与模型路由
12.3 环境隔离与数据合规
12.4 生产运营与检查清单
12.5 业界实践与Harness演进
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