CORE CONCEPT
驾驭工程
Harness Engineering —— AGI 商业化的"马镫"。如同核聚变的磁约束系统让能量可控，Harness 驾驭系统让 AI 强大的能力被稳定、安全地约束与引导。
问题的本质：我们始终没有找到驾驭 AI 的方法
问题不在于模型不够强大、Prompt 不够精妙、工具链不够完善，而在于我们缺乏一套系统的"驾驭 AI 的方法"。
AI 落地的三大痛点
Demo 到生产的鸿沟
AI 生成代码能力强大，Demo 阶段快速高效，通常 20 天即可完成原型开发。
生产阶段却需要 3-5 个月重写代码，解决规模化、安全、合规、容灾等问题。
→ Harness for Vibe Coding 解决
Agent 实装成本爆炸
Agent 看似无所不能，能自动拆解并完成复杂任务。
Token 成本因防幻觉飙升，需人工监控纠错，易误操作引发业务风险，最终沦为成本黑洞。
→ Harness for Agent 解决
速赢壁垒一夜抹平
通过 AI 获得短期竞争优势，抢占市场红利。
同行迅速模仿，相同模型和工具瞬间抹平差异化，最终重回价格内卷。
→ 数据资产沉淀 + 业务场景深度融合
我们造了一辆时速 300 公里的跑车，却没有驾照、交通规则和刹车系统——它要么原地轰油门，要么一上路就翻车。
AI 工程化的三代范式跃迁
从教 AI 说，到教 AI 知道，再到教 AI 按规则做
1
Prompt 工程
核心：教 AI 怎么说
解决 AI 能否听懂人话的问题，通过优化指令提升回答质量。
→
2
Context 工程
核心：教 AI 知道什么
结合 RAG 技术引入知识库，解决 AI 幻觉问题，确保说对话。
→
3
Harness 工程
核心：教 AI 按规则做
构建标准化运行环境，明确边界与规则，确保稳定交付商业价值。
当前范式
Harness 的本质
一套好的 Harness 体系能让低成本国产模型完成甚至超过 GPT-4 的工作效果
Agent
=
基础模型
决定能力上限
+
Harness 驾驭层
决定能力下限
未来飞马的双 Harness 探索
🎯 Harness for Vibe Coding
跨越 Demo 与生产的鸿沟
- 将企业级开发全链路规范转化为 AI 可读的标准化规则
- 需求、建模、安全、合规转化为约束，确保生成过程可控
- AI 生成的代码不再是玩具，而是可直接部署上线的生产级应用
- 案例：跨境电商店铺管理 —— 1 名 FDE 工程师即可完成传统团队工作量
🛡️ Harness for Agent
实装成本与可控性的最优解
- 封装 MCP 控制平面与 Skill 模块，标准化 Agent 行为
- 定制业务规则、成本阈值、权限边界及全链路审计追踪
- 确保 Agent 每一步操作合规，低成本消耗 + 高执行准确率
- 案例：跨境电商 VOC 系统 —— 月度成本大幅降低，选品准确率显著提升