企业官网建设流程全解析

本文深入探讨了将大模型 Demo 转化为可靠产品的关键步骤，核心在于理解并构建 “Harness” 系统。文章详细阐述了 Harness 的五大要素：上下文管理、工具接口、约束、验证和纠正，并介绍了从提示工程到 Loop 工程的范式演进。此外，还提出了构建有效 Agent 的三个核心原则：保持简单、保持透明、设计好工具接口。最后，文章讨论了模型选择、编排模式、护栏与安全性、人工干预等关键问题，强调了模型之外框架的重要性。

一个能跑的 Demo 和一个可靠的产品之间，还有巨大的鸿沟。而这些脆弱点，正是 Harness 工程要解决的问题。

这篇文章延续"现代 Agent"话题，把视角从模型本身转向模型之外——看看真正决定一个 Agent 能否落地为可靠产品的，到底是什么。

01 用方程拆开：Agent 的另一半是 Harness

生产形态下的完整组成，可以用一个方程展开：

Agent = Model+Harness

Harness = 上下文管理+工具接口+约束+验证+纠正

五大要素，各有分工

模型负责能力，Harness 负责把能力放对地方。Harness 的五大要素，各有明确的职责与原则：

Context（上下文）：为模型提供感知信息。原则是信息要充分——让 Agent 在每个决策点都基于足够的信息判断。实际落地包括系统提示词、知识库、Agent 状态栏、Sidecar 旁路查询。

Tools（工具接口）：为模型提供观察与行动手段。原则是接口要清晰——命名直观、参数有例子、边界有说明。例如 MCP 工具、代码解释器、搜索工具。

Constrain（约束）：设定行为边界。原则是采用故障安全默认值——所有能力默认关闭，必须显式开放，类似手机 App 的权限管理。比如 Claude Code 中每个工具默认需要用户授权才能执行。

Verify（验证）：自动判断操作结果的对错。原则是安全检查只看结构化数据（如工具返回的 JSON 字段），而不看模型自由生成的文本，因为后者可能已被提示注入操纵。例如 Linter 检查、类型系统、工具调用结果校验。

Correct（纠正）：发现问题时自动修正或回退。原则是在确认无法恢复之前不暴露中间态——例如工具调用失败时先静默重试，不把半成品结果展示给用户。实际手段包括静默重试、接续生成，以及连续失败时回退到人工判断（熔断机制）。

图1：上下文、工具、约束、验证、纠正五个要素，共同构成 Harness

02 从提示工程到 Loop 工程：范式在演进

工程范式的演进，是一条不断把视野往外推的路径。

第一波：提示工程

提示工程（Prompt Engineering）是第一波创新——通过优化输入给模型的自然语言指令来提升输出质量。

第二波：上下文工程

上下文工程（Context Engineering）是第二波——人们认识到单纯优化提示词还不够，需要系统性地管理模型能看到的所有信息：系统指令、工具定义、对话历史、外部知识。

第三波：Harness 工程

Harness 工程是第三波——它将视野从"模型能看到什么"进一步扩展到"Agent 如何组织模型运行并与环境交互"，涵盖上下文与工具接口、约束机制、验证手段、反馈循环和错误恢复等 Agent 边界内、模型之外的运行与治理机制。

第四波：Loop 工程

随后出现的Loop 工程又把视野从单次运行扩展到跨轮次的持续自主运转：谁来发现下一件该做的事、何时验证、何时才算真正完成。

第五波：Graph 工程

2026 年 7 月，业界又开始用Graph 工程描述一种更高层的编排视角：把 Agent 循环、确定性程序和人工审批组织成显式的执行图，节点承担具体能力，边规定路由与依赖，结构化状态沿边传递，并在关键边界处持久化。

需要强调的是，这五个阶段不是替代关系，而是层层包含——后一阶段总是以前一阶段的成果为基础。

图2：五个阶段层层包含，视野逐层向外扩展

03 构建有效 Agent 的三个核心原则

根据 Anthropic 的经验，成功的 Agent 系统遵循三个核心原则。

原则一：保持简单

保持简单。从最简单的方案开始，只在确实必要时才增加复杂度。直接的 API 调用优于复杂的框架，清晰的代码优于聪明的抽象——因为每多一层抽象，都会成为以后调试时新的盲区。

原则二：保持透明

保持透明。明确显示 Agent 的规划步骤、执行日志和决策轨迹。这不只是为了调试方便，也是让用户建立信任的前提——黑箱里的错误一旦发生，外部观察者既无法定位，也无法纠正。

原则三：设计好工具接口（ACI）

设计好工具接口（ACI）。ACI（Agent-Computer Interface）强调的是从 Agent 视角设计接口，让 Agent 容易理解和使用，而非传统 API 那样从程序员视角设计接口。

图3：保持简单、保持透明、设计好工具接口，三项原则共同支撑

04 如何选择模型：闭源还是开源

闭源模型：能力强，成本高

闭源模型方面，目前 Agent 开发中最常用的两大厂商是 OpenAI（GPT/o 系列）和 Anthropic（Claude 系列）。它们能力很强，但相对成本较高，需要根据自己的任务场景进行选择。

开源模型：按场景选择

开源模型方面，DeepSeek、Kimi、GLM 是国内 Agent 能力较强的模型。不同开源模型的能力有所不同，同样应该根据业务场景做适当选择。

还要看两个关键能力

除此之外，还要关注模型的两个关键能力：token 输出的速度，以及是否支持多模态。

05 编排模式：工作流与自主，选对才重要

并不是所有设计都应该让 Agent 自主，最成功的实现往往不是使用复杂的框架，而是采用简单、可组合的模式。

先想清楚：要不要用 Agent

构建 LLM 应用应遵循"从简单到复杂"的原则：首先考虑单个 LLM 调用——如果通过优化提示词和上下文示例就能解决问题，就不要引入 Agent 系统；当需要多步骤处理时，对于可以清晰分解为固定子任务的场景，考虑使用工作流；只有当需要动态决策和灵活的执行路径时，才使用自主 Agent。

需要记住的是：Agent 系统通常会用延迟和成本换取更好的任务性能，应该谨慎权衡这种交换是否值得。

工作流模式：确定性的编排

工作流模式：确定性的编排。工作流通过预定义的代码路径来编排 LLM 和工具，执行路径是确定性的，由开发者预先设计好——每一步做什么、下一步去哪里都是代码写死的，LLM 只在每个节点内部负责理解和生成。

以订机票 Agent 为例，工作流可以设计为四个固定节点：核实用户身份（调用身份验证 API，确认用户是谁）→ 搜索可用航班（根据需求查询航班数据库）→ 完成付款（调用支付接口扣款）→ 确认预订（调用预订 API 锁定座位，向用户发送确认信息）。

工作流模式有两个核心优势：严格的流程控制，以及安全性。

自主 Agent：动态自主决策

自主 Agent：动态自主决策。当工作流的固定路径无法满足需求时，就需要自主 Agent。它与工作流的核心区别在于：执行路径不是预先定义的，而是 Agent 根据环境反馈实时决定的。

仍以订机票为例：用户说"帮我订下周三去上海的机票"，Agent 会自行决定先搜索航班，发现需要登录，于是先核实身份，再回来搜索；发现最便宜的航班需要转机，主动询问用户是否接受；用户说不要转机，Agent 调整搜索条件……

图4：左为固定路径的工作流，右为动态决策的自主 Agent

这意味着自主 Agent 需要具备自主规划的能力——自主决定执行步骤，还需要能识别失败、调整策略，而不只是在出错时停下来。

但自主性不等于无限制：必须设计明确的停止条件（任务完成、达到最大迭代次数或遭遇不可恢复的错误），否则 Agent 容易陷入死循环或过度执行。

两种模式，如何选择与混合

两种模式的选择与混合。实践中，工作流和自主 Agent 并非非此即彼——很多系统会混合使用两种模式：关键、有严格合规要求的流程用工作流来确保可靠性，需要灵活决策的部分切换到自主模式。

06 护栏与安全性：分层防线

护栏（Guardrails）构成保障 Agent 行为安全可控的分层防线，可用于管理数据隐私风险（例如防止系统提示泄露）或声誉风险（例如确保模型行为与品牌形象一致）。

单个护栏不太可能提供足够保护，多个专门的护栏组合使用，才能构建出更有韧性的 Agent 系统。

按防护位置，护栏可以分为三层：上下文层、执行层、数据层。这三层不是按请求处理的先后顺序排的，而是按被绕过的难度排的——越靠下的层越不依赖模型自己的判断，因此越难被一次成功的攻击穿透。

图5：上下文层、执行层、数据层，越往下越难被绕过

上下文层护栏：管住模型能看到的

上下文层护栏管的是模型能看到什么，在内容进入上下文之前拦截，通常包含四种机制：相关性分类器标记偏离主题的查询；安全分类器检测越狱和提示注入——两者的关键区别在于，越狱是用户自己试图绕过模型的安全限制，提示注入则是攻击者通过外部数据（如网页内容、文档）间接操纵模型行为；内容审核标记有害或不当的输入；基于规则的保护采用确定性措施，包括黑名单、输入长度限制、正则表达式过滤器，用以防范 SQL 注入等已知威胁。来源标注与"指令/数据"分离也属于这一层。

执行层护栏：管住模型能做的

执行层护栏管的是模型能做什么，在动作真正生效之前验证。其核心是工具风险评级：根据操作是否可逆、权限等级、财务影响，为每个工具标注风险等级（低/中/高），高风险操作需额外审查或人工确认。

数据层护栏：管住数据能被改成什么样

数据层护栏管的是世界最终能被改成什么样，把"谁能对哪条数据做什么"交给一层稳定的、经过人类审查的机制强制执行：数据库的行级安全策略、约束与校验器、受控视图与存储过程，以及由受信任运行时绑定、无法被伪造的访问上下文。

07 人工干预：人在回路

人工干预（Human in the loop，人在回路）是一个关键的保护措施，让 Agent 能够在不损害用户体验的情况下提升实际性能。

通常有两种主要情况会触发人工干预：

情况一：超过失败阈值

超过失败阈值。为 Agent 的重试次数或操作次数设置上限，如果超过了这些限制，就应该升级到人工干预。

情况二：高风险操作

高风险操作。涉及敏感、不可逆或高风险的操作时，应触发人工监督——至少在团队对 Agent 可靠性建立起足够信心之前。典型的例子包括授权大额退款或付款等。

08 贯穿全书的设计模式

最后，几个贯穿 Agent 设计始终的通用模式，值得反复对照。

提议者—审核者

提议者—审核者（Proposer-Reviewer）：产出与评判由两个不共享上下文的角色分别承担。评判方看到的是产物本身——渲染结果、测试输出、结构化的调用参数——而不是产出方的推理过程。它成立的前提是自审不可靠：同一个上下文中的模型难以发现自己的认知盲区，也很难判断自己是否已被注入。

渐进式披露

渐进式披露（Progressive Disclosure）：不把全部信息一次性放进上下文，而是先给一份可检索的目录，再按需加载细节。它同时优化两件事——上下文预算与选择精度。

只增不改

只增不改（Append-only）：状态以追加的方式演进，已经写下的内容不再回头修改，换来的是可缓存、可重放、可审计。

边界集 + 保留集

边界集+保留集（Boundary Set+Retention Set）：任何一次修改都要同时在"它应当改变的那批样本"和"它不应当影响的那批样本"上验证。只测前者会把过拟合当成进步，只测后者会把无效修改当成安全。

最小 diff + 可回滚

最小 diff+可回滚：每次修改尽量小、带来源、可单独回滚，而不是整体重写。它让归因成为可能——出了问题能定位到具体哪一次改动。

回到开头那句话：一个能跑的 Demo 和一个可靠的产品之间，隔着整个 Harness 工程。模型负责聪明，而把聪明变成可靠，靠的是模型之外的那套框架。

最后

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