哈哈，各位老友们，咱就是说Harness Engineering 时代确实挺有意思的。前几年还觉得 AI Agent douNeng管事，结果一落地就发现坑多到让人崩溃。别kan我前面说得轻松，实地操作的时候也经历过不少血泪啊！

Harness Engineering 失败教训大盘点

咱先捋一捋，Harness Engineering 诞生之后大家dou在期待 AI Agent Neng解放生产力。但实际操作中发现问题可不少。Anthropic 的研究表明，模型再先进，在系统性失败面前也无Neng为力。毕竟每个任务dou有其特定的上下文、工具和约束条件。

幻觉蔓延式失败AI 的“聪明”有时会变成“糊涂”

我之前用 Claude 系列的模型的时候就遇到过类似的问题。Agent 会把一些不靠谱的信息当成事实来执行，然后不断调用工具验证这些信息，导致整个流程彻底偏离了轨道。就像给 Agent 交错的任务一样，它可Neng会把错误的结论无限放大。这种现象在长期工作中尤其突出，Zui终会导致业务决策完全失控。

上下文压缩带来的指令丢失：Agent “忘记”了关键细节

这可是我Zui大的心坎！每次切换工作目录或者压缩上下文时Agent dou容易忘记一些关键的步骤和指令。比如工作目录的路径、保存文件的位置、使用的工具版本等等。这些细枝末节kan似不重要，但一旦遗漏就会导致后续任务出错或中断。而且即使你再详细地告诉它哪些命令不要执行、哪些文件不要修改，但 Agent 也可Neng因为自身的认知偏差而忽略这些警告。这就像给一个孩子布置作业一样，他可Neng知道作业是什么但他忘了要写什么内容、格式要求等等。

资源竞争与隔离：Agent “乱跑”的噩梦

别以为隔离工作目录就Neng解决所有问题！Claude Sonnet 和 Opus 这两款模型虽然写代码Neng力不错，但在指令遵循和工具调用方面还是有局限性的。我发现即使隔离了工作目录，它们也可Neng在其他地方产生资源竞争关系：例如安装名称相同但功Neng不同的包；安装不同版本的包导致冲突；两个 Agent 同时抢占 GPU 资源导致性Neng测试不准确等等。为了解决这些问题，我不得不使用文件锁和 Docker 镜像来隔离环境, 但即便如此, 一些微妙的问题依然存在.

那个那个

我是不是应该geng清晰地描述一下？总之就是说环境隔离不是万Neng的! 不对不对, 是指隔离是必要的, 但不Neng完全解决问题. 还有一些细微的问题需要额外关注.

回退问题：Agent “记忆”丢失与信息污染

回退问题简直是噩梦！代码库Ke以简单地 git reset, 但回退前产生的经验、计划、文档、报告等文件却难以清理干净. 这些文件通常不会纳入 Git 版本管理, 因此会有大量无效的信息残留. 这严重影响了后续方案的判断, 而且让 Agent 在进行新方案时会受到干扰.

说实话

回退问题涉及到信息的清理和整合, 这是非常复杂的问题. 需要考虑如何丢弃无效信息, 保留有用的信息, 以及如何确保新的方案基于正确的上下文和知识库.

对了

我之前好像也遇到过类似的问题…

如何应对 Harness Engineering 的挑战？

咱说的不是吹牛逼, 而是在实践中的一些经验:

分解任务与流程化：让 Agent “专注”而非“自由”

与其让 Agent 自己乱跑, Zui好将任务分解成一个个明确的步骤, 并将其封装成可执行的流程链条. 通过参与方案制定的执行链条来控制 Agent 的行为轨迹 ,从而减少意外发生.

换句话说

让 agent 完成具体的工作, 而不是自由探索; 把任务拆解成一个个步骤并安排好顺序即可!

采用 Ralph Loop 工作模式：逐步迭代与知识积累

对于需要探索性实验的任务, Ke以采用 Ralph Loop 工作模式. 这个模式强调逐步迭代和知识积累: 每个上下文dou是全新的; 每完成一个循环后dou保留重要的信息; 然后在下一个循环中利用这些信息继续探索... 这Ke以有效地避免信息冗余和认知偏差.

使用多个 Claude agent 并行处理：分工合作而非竞争

与其让单个 Agent 处理所有任务, 不如使用多个 Claude agent 并行运行不同的方案. 通过比较不同方案的结果来评估它们的优劣; 将好的部分合并到Zui终方案中... 这Ke以提高效率并减少错误风险.

当然

这里是指并行运行多个实例而不是同步运行多个实例哦!

未来展望与持续改进

随着 AI 技术的发展, Harness Engineering 将变得越来越重要. 模型的Neng力会越来越强, 但外部约束仍然不可忽视; 人类需要不断完善 Harness 架构以适应新的挑战.

不过

人类是否真的Neng胜任这样的工作呢? 我觉得人类的角色还是不可替代的!

本文讲完之后呢? 大家觉得怎么样？欢迎大家在评论区分享自己使用 AI Agent 遇到的坑以及解决方案! Ru果你有什么高见或者建议的话,

快点给我留言吧!

期待你的反馈!

Zui后祝大家使用 AI 工具顺利!

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