Harness Engineering 重點整理（工程師版）
一句話總結
Agent = Model + Harness
未來 AI 系統的能力，不只取決於模型，而是你如何設計整個外部控制系統（Harness）。
1. 什麼是 Harness？
Harness = 控制 AI 做事的整個外部系統
包含：
- Prompt / System Prompt
- Tools / MCP / CLI
- Workflow / Orchestrator
- Tests / CI/CD
- Logs / Monitoring
- Policies / Guardrails
- Memory / Dataset
- Evaluation / Retry logic
2. 核心架構
Agent = Model + Harness
而不是：
Agent = Model
3. Harness 的兩個核心元件
3.1 Guides（前饋 / Feedforward）
告訴 Agent：
你應該怎麼做
例如：
- system prompt
- coding standards
- architecture docs
- CLAUDE.md / AGENTS.md
- spec / design doc
- examples
3.2 Sensors（回饋 / Feedback）
告訴 Agent：
你做得對不對
例如：
- unit test
- compile result
- runtime log
- lint result
- benchmark
- monitoring metrics
- screenshot / UI test
4. 控制循環（Harness Engineering 核心）
Guide → Agent → Sensor → Adjust → repeat
等同：
plan
run
measure
fix
loop
本質：
Feedback Control System
5. Sensors 的兩種類型
5.5 Computational（確定性）
由程式算出來：
例如：
exit code = 0
tests passed
coverage 92%
build success
特性：
- deterministic
- reliable
- repeatable
5.2 Inferential（推論型）
由 LLM 判斷：
例如：
- code review
- log root cause analysis
- UI screenshot analysis
- architecture evaluation
特性：
- probabilistic
- approximate
- flexible
6. Harness 的三層架構（業界現況）
Layer 1 --- Model
例如：
- GPT
- Claude
- Gemini
- Llama
角色：
predict next token
Layer 2 --- Base Harness（平台內建）
例如：
- tools
- memory
- system prompt
- function calling
- file system
- code execution
代表：
- Claude Code
- Cursor
- Copilot
Layer 3 --- User Harness（未來最重要）
你自己設計的：
repo
CI/CD
tests
retry logic
workflow
orchestrator
monitoring
policies
dataset
evaluation
7. Coding Agent 真實運作流程
不是：
AI 寫 code
而是：
AI 寫 code
→ build
→ test
→ lint
→ run
→ measure
→ fix
→ retry
→ deploy
這整條 pipeline：
就是 Harness
8. 為什麼 Harness 是未來核心能力？
因為：
模型會逐漸 commodity 化。
就像：
- CPU
- Linux
- Docker
- Kubernetes
最後價值在：
how you run the system
而不是：
what model you use
9. 工程師最重要的心智模型
LLM = brain
Harness = nervous system
Agent = organism
或：
Model = CPU
Harness = OS + Scheduler + Monitoring + Toolchain
Agent = Computer
10. 最短總結（可貼在 README）
Agent = Model + Harness
Harness = Guides + Sensors
Guide = instructions
Sensor = feedback
Harness Engineering =
designing the feedback loop
（End）