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2026年，Agent智能体成为AI领域最热门的方向。文章回顾了大模型从ChatGPT以来的演进，介绍了Prompt Engineering、Context Engineering和Harness Engineering三大工程化改造，以及ReAct、Plan-and-Execute和Reflection三种主流Agent运行模式。通过这些技术，大模型不再局限于回答问题，而是能够持续完成任务，标志着AI从“回答问题”时代进入“完成任务”新时代。对于想要进入AI领域的程序员和开发者来说，掌握Agent技术至关重要。
 

从图灵机开始，人类便从未停止对构建"智能"的探索。而最能让普罗大众感受到人工智能震撼的，无疑是 2022 年 11 月 30 日ChatGPT 发布时的"ChatGPT 时刻"。从此便开启了"人间一天，LLM 一年"的光速变迁。

回头看，从 ChatGPT 到今天不过短短三年多，但我们已经为大模型进行了一系列深刻的工程化改造：

演进图解：人类驾驭大模型的工程化演进

这三者并不是替代关系，而是每一层"往上叠"的能力增强。

Prompt Engineering（提示工程）— 更好地"跟模型说话"

最初，大模型就像一个只有"大脑"但没有"手脚"的天才——它"听不懂"人类模糊的指令，或者无法按照特定的格式输出。这并不是模型能力不足，而是输入的不确定性被放大了。

人们开始意识到：如果你不给模型一个明确的角色，它就会在多个可能的分布之间游走；如果你不给它示例，它就不知道你期望的输出结构；如果你不约束格式，它就不会稳定地产出结构化结果。于是，“You are a senior engineer”、“请用 JSON 输出”、“下面是几个示例”——这些技巧逐渐成为共识。

于是 Prompt Engineering 出现了。从工程视角来看，这一阶段其实是在做一件很有意思的事情：

用自然语言，去约束一个概率模型的输出空间。

它确实有效，但上限也很明显——因为要让一个 AI 真正进入工作流，单纯把发送给模型的 Prompt 优化好远远不够。一个任务往往包含大量隐含的上下文，如公司的内部文档、企业的风格规约，甚至行业黑话等。

很多时候，模型不是不会，而是"信息不够"。

于是，演进进入了下一阶段。

Context Engineering（上下文工程）— 让模型"感知世界"

你问一个和你代码库相关的问题，如果不把代码贴进去，它永远答不对；你问一个企业内部知识的问题，如果不提供数据，它只能胡编。于是，Context Engineering 成为第二阶段的核心。

RAG（检索增强生成） 是最典型的一种实现方式：通过向量检索，把最相关的知识片段动态注入模型上下文。但在真实系统中，Context Engineering 很快超越了"检索"本身，演化成一个完整的运行时信息系统：

• • RAG（检索增强生成）：通过向量数据库存储企业知识，在推理时动态检索最相关的片段注入上下文，使模型具备访问私有知识的能力。
• • Agent Skills（技能加载）：也是典型的一种 Context Engineering 实现。它通过渐进式披露的方式，仅给模型提供工具能力的最基础元信息（如工具名称和简要描述），在真正需要调用某个工具时再加载完整的 Skills 文档，从而极大地降低了工具描述对模型上下文窗口的占用。
• • 多源信息融合：从数据库、API、文件系统等不同数据源中获取信息，并判断哪些信息真正相关。
• • 上下文压缩与管理：在有限的上下文窗口中组织和压缩信息，在多轮交互中管理对话历史与记忆。

当这些能力逐渐成熟时，模型第一次获得了一种近似"感知世界"的能力：它不再只依赖训练数据，而是可以基于你当前系统中的真实信息来思考。

这也是为什么这一阶段带来的提升是质变级的：

模型开始"看起来真的懂你"。

但做好 Context Engineering 也不意味着万事大吉。即便模型拥有了正确的信息，也不一定能稳定正确地执行。在复杂任务中，模型的持续执行需要一个完善且有效的方式来监督、约束和纠偏，否则就有可能越走越远。这个时候，Harness Engineering 便应运而生。

Harness Engineering（约束工程）— 让模型"守法实干"

Prompt 解决了"意图表达"，Context 解决了"上下文供给"，而 Harness Engineering 解决的则是“执行稳定性”的问题。

这个问题在复杂场景中尤为明显：多步推理、工具调用、持续执行——这些都会将模型的不稳定性持续放大。可能第一步是对的，第二步开始偏离；也可能中间已经出错，却没有任何机制能够发现；甚至在长链路任务中，模型开始对多次尝试失败的问题"自圆其说"——比如修不好测试，就说测试没必要，最后把测试给删除了。

这正是 Harness Engineering 要解决的核心：当模型持续执行时，需要对其进行约束、监督，并在偏离时及时纠正。 你可以把它理解为：

给一匹强大但不可控的野马，装上缰绳、马鞍和导航系统。

模型本身依然是那个模型，但系统开始具备了工程上的"可控性"。

这一阶段关注的是整个运行过程本身。模型不再被当作一次性的函数调用，而是被放进一个持续运行的系统中——这个系统会为它提供工具能力、维护任务状态、记录中间结果，并在关键节点进行校验与纠偏。

正如我们在 [Claude Code 源码泄漏：一鲸落，万物生] 中所归纳的 Harness Engineering 实践：动态拼接的系统提示词、严格的工具权限控制、独立的安全分类器、记忆与上下文管理、以及失败后的恢复机制——本质上从提升模型"有多聪明"，转移到了对可控性的系统工程：

如何把一个本质上不可控的概率模型，变成一个可以稳定交付的工程系统。

这也是为什么 Anthropic 会给出一个很有代表性的判断：用户体验大约 60% 来自模型，40% 来自 Harness。 这个比例本身也许不精确，但它揭示了一个关键事实：

模型决定上限，而 Harness 兜底下限。

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回望整个演进过程，逻辑是连贯的：Prompt Engineering 解决的是表达问题，Context Engineering 解决的是上下文信息问题，而 Harness Engineering 解决的是执行问题。

也正是在这里，Agent 才真正成立。因为只有当模型被放进这样一个可观测、可约束、可恢复的系统中时，它才不再只是"回答问题"，而是开始持续地完成任务。

Agent（智能体） 是一个将“大模型”与各类“工具”组装起来，让大模型拓展出感官和四肢的程序。它让大模型具备了感知和改变外部世界的能力。

模型再强大，本质上还是一个数学概率模型，无法与外部世界交互。你可以让大模型给你写一个 App，但再强大的模型都没办法帮你将生成的代码写入到文件中、进行打包以及发布。

为解除这些限制，我们将大模型与各种工具（Tools）组装起来，让大模型拓展出感官和四肢，使其能够感知环境（如读取文件列表）和改变环境（如写入代码、运行终端命令）。

Agent 概念图

热门 Agent 案例：

• • OpenClaw（俗称“龙虾”）：开源通用 Agent。将大模型转化为能真正“干活”的数字员工，通过自然语言指令操作用户的电脑，执行文件管理、邮件收发、定时任务等。
• • Claude Code：编程 Agent。你只需要说“写一个贪吃蛇游戏”，它就能自动创建文件、写入代码、运行程序，整个过程你只需要点“确定”。
• • Manus：通用 Agent。你让它“分析 xxx 公司的市值走势”，它会自己生成计划、搜索财报，最终整理成报告。

Agent 的核心在于其运行模式（Pattern），这也是最值得我们学习的内容。如互联网时代的MVC、微服务，智能体也演进出了多种各具特色的架构。目前最主流的架构是 ReAct，以及在此基础上演进的 Plan-and-Execute，还有一种经典模式是 Reflection。

1. ReAct 模式 —— 思考与行动的循环

ReAct 模式是目前使用最广泛的 Agent 运行模式，由 2022 年的一篇论文（ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models）提出。其核心逻辑是 “思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）” 的循环。

ReAct 流程图

详细步骤说明：

1. 1. 思考（Thought）：模型接收到任务和历史记录后，不会直接回答用户的问题，而是先思考"我接下来该做什么？"，然后决定是否需要调用工具。
2. 2. 行动（Action）：如果需要调用工具，模型会给出一个明确的 Action，请求系统去执行某个工具（如 write_file），并传入参数。
3. 3. 观察（Observation）：工具执行完成后，结果返回给模型（例如"文件写入成功"），这个结果将作为下一轮推理的输入。
4. 4. 循环：模型将"观察"结果作为新的上下文，再次进入"思考"阶段。思考 → 行动 → 观察会不断循环，直到模型认为"信息已经足够"。
5. 5. 结束：当模型认为任务完成，输出最终答案（Final Answer）。

这里有一个非常能体现 Prompt Engineering 重要性的点：ReAct 并不是模型能力，而是 Prompt 的产物。 模型之所以会按照 Thought/Action/Observation 这样的结构输出，是因为我们在系统提示词（System Prompt）中强行规定了它的输出结构。换句话说，你实际上是在给模型写一个"执行剧本"，而模型只是严格地按照这个剧本去演。

从工程角度来看，这个模式可以被简化成一个非常朴素的循环：不断调用模型 → 解析它的意图 → 如果需要工具就执行工具 → 再把结果喂回去。你在代码中看到的那些 Thought、Action，本质上只是这个循环中的中间状态。

正因为如此，ReAct 非常通用，也非常强大。但代价也随之而来：没有全局规划。 模型在很多时候只是"走一步看一步"，这在简单任务中问题不大，但在复杂任务中，ReAct 可能会陷入局部最优、反复试错，甚至进入死循环。

2. Plan-and-Execute 模式 —— 先规划，后执行

为了解决 ReAct 没有全局规划的问题，便引入了 Plan-and-Execute 模式，带来了"先规划，后执行"的机制，让模型在一开始就先把事情"想清楚"，并加入了动态调整规划的能力。

在这种模式下，系统会先调用一个规划模型（Planner）生成完整的执行计划，把一个复杂任务拆解成多个步骤。随后，再由执行模块逐步完成这些步骤。在执行过程中，如果环境信息发生变化，或者某一步的结果与预期不符，还可以引入 Replan 机制，对原有计划进行动态调整。

Plan-and-Execute 流程图

详细步骤说明：

1. 1. 规划（Plan）：规划模型根据任务和上下文生成一个待办列表（To-do List）。例如：“1. 计算财年起止时间 → 2. 查财报 → 3. 查股价走势”。
2. 2. 执行（Execute）：执行 Agent（通常是一个 ReAct Agent）去执行计划中的当前步骤。
3. 3. 观察与重规划（Replan）：根据当前步骤的执行结果，Replan 模型会动态调整剩余计划。例如，计算出某公司的本财年起止日期是 2025 年 6 月至 2026 年 6 月后，原计划中的"查财报"就变成了"查某公司 2025 年 6 月至 2026 年 6 月的财报"，甚至可能被优化为"查某公司 2025 年 6 月至今的财报"。
4. 4. 循环：重复执行和重规划，直到所有步骤完成。

从直觉上看，这种方式更接近人类专家的工作方式：先列出 Todo List，再逐步完成，而不是一边想一边试。

它的优势在于稳定性和可控性，尤其适合复杂任务，比如多步骤搜索、代码生成、数据分析等。但代价同样明显：系统更复杂、调用链更长、延迟也更高。

3. Reflection 模式 —— 自我审视与持续改进

Reflection（反思）模式采用了另一种思路，它并不是改变执行方式，而是引入一个"自我纠错"的过程。

在这种模式下，模型先给出一个初始答案，然后再对自己的答案进行审视和评估，指出其中的问题并尝试改进。这个过程可以重复多轮，直到结果达到某种"足够好"的标准。

Reflection 流程图

详细步骤说明：

1. 1. 生成（Generate）：模型根据任务生成一个初始回答或解决方案。
2. 2. 反思（Reflect）：模型（或另一个专门的评审模型）对初始回答进行评估，指出其中的错误、遗漏或可以改进的地方。例如：“这段代码没有处理边界情况”、“这个分析缺少了对竞争对手的比较”。
3. 3. 改进（Refine）：模型根据反思结果修正答案，生成一个改进版本。
4. 4. 循环：重复反思和改进，直到满足预设的质量标准，或达到最大迭代次数。

如果说 ReAct 解决的是"怎么做"，Plan-and-Execute 解决的是"先做什么"，那么 Reflection 解决的则是：做完之后，如何变得更好。

它在代码生成、复杂推理、文本写作等场景中尤其有效，因为这些任务往往允许"反复打磨"。在实践中，Reflection 通常不会单独使用，而是作为一个增强模块嵌入到 ReAct 或 Plan-and-Execute 流程中——在关键步骤完成后，加一轮"自检"，从而显著提升最终输出的质量。

正如蓝星上的万千生命一样，AIGC 的浪潮也在不断进化——不仅模型在进化，围绕模型的工程实践也在演进。

模型通过不断增加的数据、算力、参数让自己变成一个更聪明的"大脑"；而围绕模型的工程实践，则通过提示工程、上下文工程、约束工程和各种运行模式，把大模型嵌入进了一个可以持续运转的系统。

也正是在这个意义上，Agent 的出现并不是一个"模型升级"，而是一次工程范式的跃迁。当你把工具、上下文和循环连接起来之后，一个原本只能在聊天框里输出文本的模型，就变成了一个可以读代码、写文件、执行命令、持续推进任务的执行体。

Agent 的演进让这一轮的人工智能从"回答问题"进化到了"完成任务"。但正所谓"纸上得来终觉浅"，如果你还在聊天框里和大模型斗智斗勇，那我强烈建议你赶快找几个 Agent 用起来——时不我待！

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但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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