我谈谈对这个Harness的理解，我感觉Harness其实更像是在agent上再套了一层agent，而这一层agent所做的事情其实就是从我们最开始为了用好agent，做的一些规范，技巧，比如说，为了解决大模型无状态的能力，我们多了一个上下文工程，可以把一些内容写到agent.md文档里面，由于怕上下文内容过长，我们会去进行压缩，然后再开启新对话，另外在ai生成代码的过程中，会经常犯错，所以我们注意到后会把ai经常犯的错误更新到规范里面，
而这些事情，我们发现好像又可以进一步抽取，然后封装起来，让agent自身就具备这些能力，让我们开发者就更轻松了。
从prompt工程，缺少记忆，缺乏获取需要的信息和调用工具的能力，我们在外面给它套了一层agent，从而达到能够看起来智能化帮你实现任务需求，
再到后来，我们要解决一些agent为了实现任务在执行的过程出现的问题，就发展到这个Harness工程，其实本质上就是一直在不断抽取人类要重复做的事情，封装成一套流程，再把这个流程让ai自己内化，
从而让我们所要做的所要考虑的事情越来越少，可以看出，现在ai还属于一个中间产物阶段，等到我们不再去纠结prompt工程，context工程，Harness工程，以及后面各种工程的时候，那么就代表我们进入了一个真正智能成熟的ai时代，而前面这些各种各样的工程都会成为一个过去时。就像最原始的编程语言会逐步被成熟的框架给替代一样。
这是我对Harness工程的一个理解。
