Harness Engineering实战:构建可靠…

本书围绕大语言模型应用从演示走向工程落地的关键问题，在业界Harness Engineering实践基础上，总结出一套面向Agent落地的工程框架，系统讲解如何在模型之外建立约束、工具、上下文、记忆、验证、反馈，使Agent能够稳定、安全、可复现地完成真实任务。 本书从AI编码任务失败案例出发，逐步实现一个Harness框架，并通过工具系统、MCP、Prompt Cache、上下文压缩、验证闭环、反馈调节和多Agent协作等内容，展示生产级Agent系统的构建方法。 本书适合AI应用发者、后端工程师、平台工程师、架构师和技术管理者，以及希望系统理解Agent工程化的读者阅读。
【推荐语】
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。   3.从能运行到能交付。 本书不仅介绍MCP、Prompt Cache、Red Team、Shadow、Canary、Rollback、成本熔断等机制，还通过遗留系统重构、医疗数据服务的合规加固、跨语言系统集成的多Agent协作3个实战案例，展示Agent如何真实的工程场景。   4.用专业的图解辅助理解复杂系统。 本书配有Agent循环、权限模式、沙箱隔离、上下文压缩、验证闭环、反馈演化、多Agent协作与生产部署等相关图片，帮助读者建立系统视图。
【作者】
陆徐洲，北京化工大学控制工程专业硕士，医疗信息化行业AI算法负责人、AI算法高级工程师，拥有8年AI算法研发与工程化落地经验，长期从事LIS、疾控信息系统和企业级 AI 应用建设。研究方向包括Harness Engineering、Coding Agent、多Agent编排、上下文工程和生产级AI系统治理。持续发布AI Agent工程化实践文章，关注如何将大模型能力转化为稳定、可审计、可复用的工程系统。