AI Harness Engineering 控制工程

在本文中，我们将深入探讨 AI 领域中的“Harness Engineering”（架构工程/外壳工程）。我们将了解什么是 Harness，为什么我们需要它，以及它如何应用于 AI Agent（智能体）和评估系统中。

我们将涵盖以下内容：

• 什么是 AI 中的 Harness？
• 为什么我们需要 Harness Engineering？
• AI Harness 的核心组件
• 面向 AI Agent 的 Harness Engineering
• 面向评估的 Harness Engineering
• Harness Engineering 的最佳实践
• 总结与流程可视化

什么是 AI 中的 Harness？

我们可以将这个术语拆解来看： Harness Engineering = Harness（外壳/控制层）+ Engineering（工程化）

• Harness：指一个控制层，帮助你有效地使用和管理一个系统。
• Engineering：指以系统化和可靠的方式构建它。

因此，Harness Engineering 是指为了让 AI 模型在生产环境中真正可用，而在模型周围构建控制层的所有工作。

简单来说，仅有 AI 模型是不够的。我们需要在模型周围包裹一层代码，用于管理输入、输出、工具、记忆、错误处理和评估。这层代码就是 Harness。

为了便于理解，我们可以把 AI 模型比作一台功能强大的引擎。引擎本身无法带你去任何地方，你需要车身、方向盘、刹车、燃油系统和仪表盘。这些部件组合在一起，才使引擎变得有用。车身和引擎周围的所有部件，就是 Harness。

同样，像 LLM（大语言模型）这样的 AI 模型是引擎，而 Harness 则是围绕它的一切，使模型能够在实际应用中发挥作用。

为什么我们需要 Harness Engineering？

AI 模型本身只能处理给定的输入并返回输出。但在现实世界的应用中，我们需要的功能远不止于此。

为了有效地使用模型，我们需要：

• 使用搜索引擎、数据库和 API 等工具。
• 记住过去的对话内容。
• 在出现问题时优雅地处理错误。
• 遵循特定的指令和格式。
• 评估质量和准确性。
• 在生产环境中进行部署和监控。

没有 Harness，模型就像一台没有控制装置的原始引擎。Harness 为我们提供了这种控制力。

观察我们今天使用的任何 AI 驱动的产品——代码助手、聊天机器人或 AI 搜索引擎，它们在模型周围都有一个 Harness。Harness 的质量直接影响产品的质量。一个优秀的模型配合平庸的 Harness，体验会很差；而一个好的模型配合卓越的 Harness，则能提供极佳的体验。

AI Harness 的核心组件

让我们来看看构成 AI Harness 的关键组件。

提示词管理 (Prompt Management)

该组件管理输入到模型中的内容。它处理系统提示词（System Prompts）、用户消息、模板和上下文，确保模型每次都能获得正确的指令。

工具编排 (Tool Orchestration)

许多 AI 应用需要模型调用外部工具。例如，代码助手需要读取文件、运行命令或搜索网络。Harness 负责管理哪些工具可用、如何调用它们以及如何将结果传回模型。

记忆管理 (Memory Management)

在对话中，模型需要记住之前说过的话。Harness 负责管理这些记忆，决定保留什么、删除什么，以及在对话过长时如何压缩旧消息。

错误处理 (Error Handling)

事情并不总是顺利的。模型可能会生成无效输出，工具调用可能会失败，或者 API 可能会返回错误。Harness 处理这些情况，确保应用程序不会崩溃。

输入与输出处理 (Input and Output Processing)

Harness 在将用户输入发送给模型之前对其进行预处理，并在将模型输出展示给用户之前进行后处理。这包括解析、格式化、验证和过滤。

防护栏 (Guardrails)

这些是内置在 Harness 中的安全检查。它们确保模型不会生成有害内容，不会泄露敏感信息，并保持在预设的任务边界内。

面向 AI Agent 的 Harness Engineering

AI Agent 是一个能够使用工具、做出决策并采取多次行动来完成复杂任务的系统。它可以读取文件、编写代码、搜索互联网、发送消息等，并持续循环工作直到任务完成。

AI Agent 的 Harness 更加复杂，因为它需要管理整个“智能体循环”（Agent Loop）。

Agent Harness 的工作流程如下：

1. 步骤 1：Harness 接收用户任务，并准备包含系统指令、可用工具和上下文的初始提示词。
2. 步骤 2：Harness 将其发送给模型并获取响应。
3. 步骤 3：Harness 检查模型是否建议使用工具。如果是，Harness 执行该工具并将结果发回模型。
4. 步骤 4：Harness 重复步骤 2 和 3，直到模型确认任务完成。
5. 步骤 5：Harness 向用户展示最终结果。

在这个过程中，模型负责“思考”，而 Harness 负责“管理”。没有 Harness，Agent 就无法运作。

注意：模型本身不执行任何工具，它只决定调用哪个工具。Harness 才是实际执行工具并将结果反馈给模型的实体。

示例：天气与邮件 Agent

• 用户：“查询德里的天气并发送到我的邮箱。”
• Harness 步骤 1：准备带有工具 [weather_api, email_api] 的提示词。
• Harness 步骤 2：发送给模型。
• 模型响应：“我将先检查天气。调用 weather_api(city='Delhi')。”
• Harness 步骤 3：执行 weather_api -> 结果：“32°C，晴”。
• Harness 步骤 4：将结果发回模型。
• 模型响应：“现在我将发送邮件。调用 email_api(to='user@email.com', body='德里天气：32°C，晴')。”
• Harness 步骤 5：执行 email_api -> 结果：“邮件已发送”。
• Harness 步骤 6：将结果发回模型。
• 模型响应：“完成。我查询了德里的天气（32°C，晴）并已发送到你的邮箱。”
• Harness 步骤 7：向用户展示最终响应。

面向评估的 Harness Engineering

评估 Harness 是一个对 AI 模型运行一系列测试并衡量其表现的框架。

例如，如果我们想测试模型是否能正确回答数学问题，评估 Harness 将：

• 加载包含已知正确答案的数学题数据集。
• 逐一将问题发送给模型。
• 将模型的回答与正确答案进行对比。
• 计算总分。

这类似于软件测试。评估 Harness 帮助我们回答以下关键问题：

• 模型的准确性如何？
• 做出更改后，模型变好了还是变差了？
• 一个模型与另一个模型相比如何？
• 模型在哪些地方会失败？

没有评估 Harness，我们就必须手动测试模型，这既慢又不靠谱。

Harness Engineering 的最佳实践

在构建 AI Harness 时，应遵循以下最佳实践：

1. 保持模块化：提示词管理、工具编排和记忆管理等每个组件都应独立。这使得修改一部分内容时不会破坏其他部分。
2. 记录一切 (Log Everything)：记录每一个输入、输出、工具调用和错误。这有助于调试并理解模型的行为。
3. 从第一天起就加入防护栏：不要等到出问题才去处理。从一开始就在 Harness 中构建安全检查。
4. 确保工具的可靠性：如果工具失败，Harness 必须优雅地处理。它可以重试、使用备选方案或将失败信息告知模型。
5. 测试 Harness 本身：Harness 代码也可能有 Bug。必须像测试其他软件一样为 Harness 编写测试用例。
6. 生产环境监控：部署后，必须监控 Harness 的延迟、错误、成本和质量，以便及早发现问题。

总结与流程可视化

让我们看看 Harness 的所有组件是如何协同工作的：

用户输入
    ↓
[输入处理] → 清理和格式化输入
    ↓
[提示词管理] → 构建带有上下文和指令的提示词
    ↓
[AI 模型 (LLM)] → 生成响应
    ↓
[输出处理] → 解析并验证输出
    ↓
[工具编排] → 根据需要执行工具调用
    ↓
[记忆管理] → 存储对话以供未来参考
    ↓
[防护栏] → 检查安全性和合规性
    ↓
最终输出给用户

在许多现实世界的应用中，Harness 的代码量往往远大于模型集成的代码。正如我们常说的：模型是大脑，而 Harness 是让大脑变得有用的躯体和系统。

• 原文链接： x.com/amitiitbhu/status/...
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