第 5 课 · 工作系统
Harness:把聪明模型装进可交付的工作系统
模型决定能力上限,Harness 通过规则、工具、权限、检查和恢复机制,影响交付的稳定性与风险范围。
本页目录
学完这一篇,你应该能够
- 说清 Harness 与模型、Prompt 的边界
- 识别一套 AI 工作系统的必要组件
- 为失败、暂停和恢复设计可执行规则
Harness 是模型周围的工作系统
如果模型是一位能力不错的新员工,Harness 就是账号、资料、SOP、工具、权限、质检和异常上报共同组成的工作环境。它不替代模型思考,而是让正确条件在正确步骤出现。
一张 Prompt 可以启动任务;持续工作还需要保存状态、调用外部能力、检查结果,并在失败后知道如何继续。
完整 Harness 包含什么
不同产品会使用不同名称,但一套可工作的 Harness 通常都要回答:谁负责、遵守什么规则、从哪里取资料、能调用什么工具、拥有什么权限、怎样记录进度、如何验收与恢复。
- 职责与原则:角色、服务对象和升级边界
- Context 与 Memory:当前信息、长期信息与状态
- Data 与 Tools:材料、文件夹、系统和运行能力
- Rules 与 Permissions:流程、门禁与批准权
- Checks 与 Recovery:自检、重试、回滚和交付
核心循环:行动之后必须检查
工作过程不是一次性生成,而是循环:理解目标,选择下一步,读取资料或调用工具,观察结果,检查是否接近目标,再决定继续、重试还是向人求助。
每一步产生的新结果都会改变下一步的 Context。把检查写进循环,才能避免错误一路传到最终交付。
- 目标 → 拆分任务 → 准备资料
- 选择 Skill 或工具 → 执行动作
- 检查结果 → 更新状态与 Context
- 继续、恢复、升级或交付
好系统不承诺永不犯错
真正可靠的设计会假设文件可能缺失、工具可能失败、来源可能冲突、用户可能中途暂停。它会保留原始材料和过程记录,避免静默覆盖,并把无法安全处理的情况交给人。
稳定性来自可发现、可限制、可恢复,而不是一句“绝对准确”。
- 写入前预览,重要动作前确认
- 新版本不覆盖旧结果
- 失败时保留输入与可恢复状态
- 无法判断时明确暂停并说明缺口
动手练习
为第 1 课选定的任务画一张 Harness 草图,至少写出资料、规则、工具、权限、检查、输出六项,并为其中一个失败场景补上恢复步骤。
完成标准
- 能区分一次 Prompt 与持续工作环境
- Harness 草图覆盖资料、工具、权限和检查
- 至少一个失败场景有明确的暂停或恢复路径
资料说明
根据 PandaUp 2026-09 课程资料重新编写。本文是面向公开发布的原创整理,不是课程逐字稿;涉及产品能力、政策或外部事实时,请以使用当日的官方资料为准。