企业官网建设流程全解析

本文详细介绍了AI Agent的四大核心要素：Prompt、Context、Loop和Harness，旨在帮助程序员和小白理解如何通过这些要素有效利用大模型。Prompt负责明确任务目标，Context提供必要的背景信息，Loop确保任务执行的闭环和验证，Harness则涉及工具、权限和操作规范。通过掌握这四项技术，用户可以更好地设计和部署AI Agent，实现高效、安全、可管理的自动化任务。文章还提供了最佳实践和推荐工具，适合初学者入门和收藏学习。

有了AI Agent，大伙儿突然发现自己起飞了，仿佛身边一下来了一群得力干将帮你干活儿。那么，AI Agent的Prompt、Context、Loop、Harness这四个名词则是为“数字AI同事”配齐任务单、资料包、工作闭环和办公制度。

大语言模型从 2023 年一路火到 2026 年，顺手来了一堆新名词。

前脚还是“提示词工程师”，后脚来了“Vibe Coder”，再一转身，“Agentic Engineer”已经端着咖啡入场。新名词更新速度，比公司组织架构调整还勤快。打工人一边担心饭碗，一边悄悄的把简历上的“熟练使用 Office”改成“熟练使用生成式 AI”。

但 AI Agent 真正落到工作里，问题从来不是你会不会念这些英文，而是：

为什么同一个模型，别人家的 Agent 能查资料、改文件、跑测试、交结果；你家的 Agent 却一本正经地说：“已完成”，然后留下三个报错和一地问号？

答案往往不在“模型还不够聪明”，而在四套工程没有配齐：Prompt、Context、Loop、Harness。

先别被 Engineering 吓到。我们把 Agent 想成一位刚入职的数字同事：脑子快、知识广、手速惊人，但不认识你们公司的文件夹，不知道谁能审批，也不知道“尽快”到底是十分钟还是下周三。

你要让他真正干活，至少得解决四件事：

• Prompt：任务单怎么写？
• Context：开工前给他看哪些资料？
• Loop：做错后怎么检查、返工、再验收？
• Harness：他能用什么工具、有什么权限、在哪里操作？

一句人话版总结：

Prompt 决定“这次要做什么”，Context 决定“凭什么做判断”，Loop 决定“怎么一路做到合格”，Harness 决定“在哪儿做、能做什么、出了事怎么兜住”。

下面我们直接让这位数字同事接一个任务：

“整理本月差旅报销，找出不合规单据，生成汇总表，并通知相关同事补材料。”

看这四套工程怎样一个接一个登场。

一、Prompt：不是“咒语”，是写清楚任务单

很多人第一次用 AI，会把 Prompt 当成某种赛博咒语：句子越长、语气越神秘，模型就越听话。

于是任务写成这样：

你是一位拥有 20 年经验、严谨专业、洞察敏锐、世界顶级的财务专家，请深呼吸，一步一步思考，帮我处理报销。

模型读完，精神状态很稳定，工作范围依然一片模糊。

它不知道处理哪个月、依据哪版制度、输出什么格式、什么算异常、能不能直接通知员工。给实习生这么交代工作，实习生至少会追问；AI 可能直接自信开工。

好 Prompt 的五块积木

把 Prompt 当成任务单，至少写清楚：

1. 目标：最终要交付什么。

2. 输入：使用哪些数据或材料。

3. 边界：哪些事不要做，哪些决定必须交给人。

4. 标准：怎样算完成，怎样算合格。

5. 格式：结果用表格、JSON、邮件草稿还是自然语言。

例如：

检查 2026 年 7 月差旅报销表。依据提供的《差旅制度 V3》标记超标、缺票和重复报销。输出一张异常清单，包含员工、单号、异常类型、依据条款和建议动作。不要修改原始数据，不要直接发送消息；证据不足时标记“待人工确认”，不得猜测。

这段话并不华丽，但能干活。

Prompt 最佳实践

• 先写验收标准，再润色语气。

  “输出看起来专业”无法验收，“每条异常必须附规则编号”可以。

• 把事实与指令分开。

  制度原文放在资料区，任务要求放在指令区，避免模型把资料里的句子误当命令。

• 结构化输出要配 Schema。

  需要系统继续处理时，优先用 JSON Schema、Pydantic、Zod 等约束字段。

• 给边界案例，不只给标准答案。

  特别说明“信息不足”“规则冲突”“工具失败”时怎么做。

• 把 Prompt 当代码管理。

  版本化、做回归样例、记录模型与参数，不要靠某位同事收藏夹里的“祖传神句”。

现在可以用什么工具

• 日常试写：ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot 的交互界面或 Playground。
• 模板与结构化输出：Microsoft Agent Framework、LangChain、Semantic Kernel、PydanticAI。
• 测试与评估：Promptfoo、LangSmith、Braintrust、Microsoft Foundry 评估能力。
• 版本管理：Git 加普通文本文件就够用；团队规模变大后再引入 Prompt Registry。

这里最重要的一句是：Prompt 负责把任务讲清楚，但它不负责凭空知道你公司的情况。

任务单写得再好，没给差旅制度和报销数据，Agent 也只能表演“无实物财务审核”。

二、Context：不是把仓库倒给 AI，是准备一只随用随取的资料包

现在我们把《差旅制度 V3》、7 月报销表、酒店协议价和员工名单一股脑塞给 Agent。

问题解决了吗？不一定。

因为“资料多”不等于“上下文好”。会议上一次性甩给你 186 个文件，再补一句“相关背景都在里面”，这不叫充分交接，这叫电子雪崩。

Context Engineering 的核心，不是喂得多，而是在正确的时刻，给正确的信息。

对于报销任务，Agent 可能需要：

• 当前有效的差旅制度，而不是三年前的旧版；
• 本次涉及员工的职级，而不是全公司通讯录；
• 对应城市和日期的限额，而不是全国所有标准；
• 这张单据的历史记录，用于判断是否重复；
• 前几步已经确认的结论，避免反复查找。

上下文有四种常见来源

第一种：静态规则。 团队规范、产品说明、制度文档、代码约定。

第二种：动态检索。 从知识库、数据库、搜索引擎或项目文件中按需找到的信息。

第三种：工具结果。 SQL 查询、API 响应、测试报告、网页内容、日志片段。

第四种：过程记忆。 当前任务做到哪一步、做过哪些决定、哪些尝试已经失败。

这也解释了一个常见误会：Context 不等于 RAG。 RAG 是获取上下文的一种办法；文件读取、数据库查询、MCP 工具返回、会话摘要、状态存储，也都在做上下文工程。

Context 最佳实践

• 先检索，再精选，最后注入。

  不要默认把整个知识库塞进上下文窗口。

• 给每份资料标来源、版本和时间。

  “制度规定”不够，要知道是哪一版、何时生效。

• 区分事实、推断和历史结论。

  Agent 上一轮说过的话，不会自动变成事实。

• 控制新鲜度和权限。

  过期价格、离职员工信息、无权查看的薪资数据，都不该混进来。

• 长任务要压缩，不要失忆。

  保留目标、约束、关键证据和未决问题，淘汰重复对话与无效工具输出。

• 防范提示注入。

  外部网页或文档里的“忽略之前要求”只是数据，不该获得系统指令的权力。

现在可以用什么工具

• 统一接工具和数据：MCP（Model Context Protocol）服务器与客户端生态。
• 知识检索：Azure AI Search、Elasticsearch、OpenSearch，以及 PostgreSQL + pgvector 等组合。
• 编排与状态：Microsoft Agent Framework、LangGraph、LlamaIndex、Semantic Kernel。
• 记忆层：框架自带 checkpoint、数据库状态表，或 Mem0 这类专用方案。
• 可观测性：LangSmith、Arize Phoenix、OpenTelemetry，查看到底检索了什么、塞进了什么。

一个简单判断：如果 Agent 的回答像“聪明人不了解情况”，先查 Context；别急着换模型。

三、Loop：不是让 AI 原地转圈，是给任务装上“检查—修正—再验收”

有了清楚的任务单，也拿到了正确资料，Agent 开始审核。

第一轮结果出来：它找到了 17 条异常。

人类员工这时通常不会直接群发通报，而会抽查证据、核对公式、发现两条误报、重新计算，再提交复核。可不少 Agent 工作流到这里就停了：模型输出了一次，系统便宣布任务结束。

这叫调用，不叫闭环。

Loop Engineering 关心的是：怎样让 Agent 根据结果和反馈继续推进，直到满足验收条件，或者触发停止与人工接管。

一个最小闭环可以是：

读取任务 → 制订计划 → 执行一步 → 调用工具验证 → 根据结果修正 → 记录状态 → 判断继续、完成或交给人

报销案例中的 Loop 可以这样跑：

1. 读取一批单据并生成异常候选。

2. 用规则引擎复核金额与日期。

3. 检查每条异常是否有原始凭证和制度条款。

4. 证据缺失则回到数据查询；规则冲突则转人工。

5. 验证通过后生成汇总表和通知草稿。

6. 达到最大重试次数、预算上限或高风险条件时停止。

注意：Loop 的高级，不在于循环次数多，而在于每一轮都有新证据。

同一句 Prompt 连续问十遍，期待第十一次突然顿悟，那不是工程，是电子版“再想想”。

Loop 最佳实践

• 先定义状态，再画流程。

  至少要知道当前步骤、已完成项、待处理项、失败次数和关键产物。

• 每轮必须有可观察的进展。

  新工具结果、新测试结果或状态变化，否则立即停下。

• 验证器尽量独立。

  写答案的模型不要单靠一句“我检查过了”给自己盖章；用测试、规则或另一个评估步骤复核。

• 写清停止条件。

  成功条件、最大步数、时间、Token、费用、重复失败阈值都要明确。

• 副作用操作要幂等。

  重试发送邮件、扣款、建工单时，不能一失败就重复执行十次。

• 关键节点让人接管。

  付款、删除、发布、权限变更等高风险动作，默认需要确认。

现在可以用什么工具

• 有状态工作流：LangGraph、Microsoft Agent Framework、Semantic Kernel Process Framework。
• 耐久任务编排：Temporal、Azure Durable Functions，适合跨分钟、小时甚至更久的任务。
• 代码 Agent 的现成闭环：GitHub Copilot coding agent、Claude Code、OpenAI Codex 等，能在仓库中读取、修改并运行验证。
• 评估与回归：Microsoft Foundry、LangSmith、Braintrust、Promptfoo，以及你项目原本的单元测试和集成测试。

别小看最后那句“项目原本的测试”。在代码场景中，一个诚实的pytest，往往比五段华丽的自我反思更值钱。

四、Harness：不是又一个框架，是 Agent 的办公室、门禁和行车记录仪

现在 Agent 已经知道怎么审单，也会自查返工。于是我们大手一挥：“去财务系统里操作吧！”

真正刺激的部分来了。

它用谁的账号？能查哪些表？能否修改原始单据？邮件是直接发送还是先存草稿？执行失败怎样回滚？谁能看到操作日志？如果文档里藏着恶意指令，它会不会顺手把数据发出去？

这些问题，不属于某一次 Prompt，也不是某一个 Loop 能单独解决的。它们属于 Harness Engineering。

Harness 原意接近“挽具、控制装置”。在 Agent 工程里，可以把它理解成包在模型外面的运行系统：

• 模型与工具怎样连接；
• 代码在哪里执行；
• 身份、密钥和权限怎样管理；
• 哪些操作允许自动完成；
• 日志、轨迹和成本怎样记录；
• 失败怎样隔离、重试和恢复；
• 人类怎样审批、暂停和接管。

如果模型是脑子，Prompt 是任务单，Context 是桌面资料，Loop 是工作方法，那么 Harness 就是办公室、门禁卡、电脑权限、审批制度、监控告警和消防通道的总和。

Loop 和 Harness 到底差在哪

这是最容易混的地方。

仍以“通知报销人补材料”为例：

• Loop 决定流程：先生成通知 → 检查收件人和缺失项 → 不合格就重写 → 合格后提交审批。
• Harness 提供条件：Agent 只能创建草稿，不能直接发送；邮箱凭据放在密钥系统；每次调用有审计日志；超过 50 人必须人工批准。

一句话：Loop 是事情怎么往前走，Harness 是这件事被允许怎样走。

Harness 最佳实践

• 最小权限起步。

  能只读就不给写入，能改单个目录就不开放整台机器。

• 把模型输出当不可信输入。

  命令、SQL、URL、文件路径都要校验，不因它“是 AI 生成的”就免检。

• 执行环境隔离。

  代码放进容器、沙箱或临时环境，限制网络、CPU、内存和运行时间。

• 凭据永不进入 Prompt。

  使用托管身份、Key Vault 或短期令牌，在工具侧完成鉴权。

• 全链路可追踪。

  保存任务 ID、模型版本、工具调用、输入输出摘要、耗时、费用和审批记录。

• 危险动作分级。

  查询可以自动，写入需要策略，转账、删除、发布必须人工确认。

• 准备失败路径。

  超时、限流、服务不可用、重复调用、模型跑偏，都要有明确处理方式。

现在可以用什么工具

• Agent 运行与工具治理：Microsoft Agent Framework、Semantic Kernel、MCP 网关和企业 API 网关。
• 沙箱与隔离：Docker、Kubernetes、E2B，以及云端临时执行环境。
• 身份与密钥：Microsoft Entra ID、Azure Managed Identity、Azure Key Vault。
• 可观测性：OpenTelemetry、Azure Monitor、Application Insights、Langfuse、Arize Phoenix。
• 策略与人工审批：云 IAM、Open Policy Agent，以及工作流系统中的 approval gate。

Harness 不一定是一款产品。它通常是运行时、沙箱、权限、策略、观测和审批机制的组合。只买一个 Agent 框架，就像只买一张办公桌，然后宣布公司治理体系建设完毕。

五、四套工程不是版本升级，而是四个同时工作的齿轮

有人会问：Prompt Engineering 过时了吗？Context 会取代 Prompt 吗？现在是不是人人都要改学 Loop？

都不是。

这四者不是“初级、中级、高级、尊享版”，而是不同责任层：

Prompt｜这次到底要什么？

出问题时：答非所问、格式混乱、边界不清。

Context｜做判断需要知道什么？

出问题时：不懂项目、引用过期、凭空猜测。

Loop｜怎样推进到合格？

出问题时：做一步就停、失败不修、无限重试。

Harness｜在哪里、凭什么、受什么约束？

出问题时：越权操作、无法审计、失败难恢复。

最实用的排错方法，不是先换模型，而是按这四层问一遍：

1. 任务有没有说清？

2. 证据有没有给对？

3. 结果有没有验证和返工机制？

4. 工具、权限、日志和停止开关有没有配好？

很多所谓“模型智商问题”，查到最后，其实是制度问题。

六、普通团队怎么开始：别先造贾维斯，先闭环一个小任务

第一次做 Agent，不建议从“全自动经营公司”起步。野心可以很大，权限先别太大。

挑一个同时满足以下条件的小任务：

• 每周重复发生；
• 输入和输出相对明确；
• 有现成规则或样例；
• 结果容易验证；
• 做错了不会立刻造成重大损失。

比如：整理会议纪要、检查合同字段、归类客服工单、生成测试用例、汇总日报、修复小型代码问题。

然后按下面这张最小清单搭起来。

一页纸 Agent 上线清单

Prompt

• 目标、输入、边界、标准、格式是否明确？
• 信息不足时，是追问、跳过还是转人工？

Context

• 数据来源是否可信、最新、可追溯？
• 是否只给了当前任务真正需要的信息？

Loop

• 每一步的产物怎样验证？
• 成功、失败、超时、重复和人工接管条件是什么？

Harness

• 工具是否白名单化，权限是否最小化？
• 是否有沙箱、日志、成本上限、审批和紧急停止？

四栏都能回答，再谈自动化率。答不上来的地方，就是下一个工程任务。

写在最后

AI Agent 不神秘。它只是把“大模型会回答”升级成“大模型能在约束下完成任务”。

Prompt 让它听懂人话，Context 让它了解情况，Loop 让它干到合格，Harness 让它别把公司一起干掉。

所以，下次再
Prompt：在要求里说“请谨慎”

Context：多提供几封历史邮件

Loop：发送失败后重试

Harness：从工具权限上禁止发送

请选择一个答案。

4. “帮我处理一下报销”最大的问题是什么？

目标、输入、边界和验收标准都不清楚

上下文窗口一定不够长

循环次数设置得太少

没有使用容器

请选择一个答案。

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