企业官网建设流程全解析

最近在接触和设计一些 Agent 系统时，一个越来越明显的感受是：

很多项目开始引入 Skills、Tools、Memory 等能力组件，然后认为自己已经进入了 Harness Engineering 阶段。

但实际观察下来，很多系统解决的仍然只是 Prompt Engineering 的问题，只不过把原本堆积在 Prompt 里的内容进行了模块化。

Skills 很重要，但它并不等于 Harness。

一、Agent 工程的一个常见误区

过去几年，构建一个 AI 应用，很多时候就是：

Prompt+大模型+几个工具

通过不断优化 Prompt，让模型表现更好。

例如：

你是一名企业分析助手。回答问题时：1. 理解用户意图2. 查找相关信息3. 进行分析4. 输出结论要求：- 不允许编造信息- 必须遵守业务规则- 输出结构清晰

这种方式在 Demo 阶段非常有效。

但是随着业务复杂度增加，很快会出现问题：

一个 Prompt | | +-- 业务知识 | +-- 行业规则 | +-- 输出格式 | +-- 操作流程 | +-- 安全要求 | +-- 历史案例

最后 Prompt 变成了一个巨大的规则文档。

于是，Skills 出现了。

二、Skills：把 Prompt 内容进行工程化拆分

Skills 的核心价值：

将原本写在 Prompt 里的知识和规则进行模块化管理。

例如：

skills/├── business_analysis/││ ├── knowledge.md│ ├── rules.md│ └── examples.md│├── customer_service/││ ├── policy.md│ └── response.md│└── document_agent/ ├── workflow.md └── template.md

Agent 根据任务选择对应 Skill：

用户请求 | v Skill Select | +-----------+-----------+ | | v v业务分析 Skill 文档处理 Skill | v增强后的 Agent

相比传统 Prompt：

所以 Skill 是 Agent 工程化的重要一步。

但是问题也在这里：

很多人误认为：

Prompt 拆成 Skill，就是 Harness。

实际上并不是。

三、Skills 本质上仍然是在解决 Prompt 层的问题

Skill 主要解决：

Agent 应该知道什么？Agent 应该遵守什么规则？Agent 应该采用什么方式回答？

例如，一个企业分析助手 Skill：

domain: analysis: concepts: - 用户需求 - 业务指标 - 分析方法rules: - 输出必须有依据 - 不允许虚构数据 - 必须遵守企业规范

这些内容增强了 Agent 的能力。

但是注意：

Skill 只是告诉模型：

你应该怎么做。

它并不能保证：

你一定会这样做。

这正是 Harness 工程和 Prompt 工程之间的差异。

四、真正困难的问题，不是让 Agent 知道，而是让 Agent 稳定执行

在真实业务环境中，问题通常不是：

“模型不知道”。

更多时候是：

“模型知道，但是没有稳定执行”。

例如：

用户：

帮我生成一份业务分析报告。

Skill 里面规定：

报告必须：1. 包含数据依据2. 包含分析过程3. 包含风险提示4. 遵循企业模板

模型可能第一次很好。

但是：

第二次可能遗漏步骤。

第三次可能改变格式。

第四次可能产生无法验证的结论。

原因：

大模型本质上是概率模型。

它可以理解规则。

但不能天然保证执行规则。

五、Harness 解决的是 Agent 的运行控制问题

Harness Engineering 关注的不是：

“给模型更多知识”。

而是：

“如何让 Agent 稳定完成任务”。

一个完整 Harness：

User | v Task Understanding | v Skill Manager | v Task Planner | +---------------+---------------+ | | v v Knowledge Retrieval Tool Runtime | | +---------------+---------------+ | v Result Validator | v Final Answer

其中：

Skill Manager

解决：

Agent 有哪些能力？需要加载哪些知识？遵守哪些规则？

Task Planner

解决：

任务如何拆解？执行顺序是什么？下一步应该做什么？

Tool Runtime

解决：

如何调用外部能力？如何管理执行状态？失败如何处理？

Result Validator

解决：

结果是否正确？是否满足要求？是否需要重新执行？

六、一个简单例子：Skill 定义规则，Harness 保证规则执行

假设 Skill 定义：

生成企业报告时：- 必须引用有效资料- 不允许编造数据- 必须给出分析依据

模型生成：

根据历史趋势，公司今年业务预计增长50%，建议增加相关投入。

这句话看起来没有问题。

但是：

• 数据在哪里？
• 趋势如何计算？
• 为什么是50%？

如果没有 Harness：

模型生成 | v直接返回用户

系统认为：

“模型已经完成任务。”

如果有 Harness：

模型生成 | v结果检查模块 | +----发现缺少依据 | v 要求补充分析过程 或重新生成

区别：

Skill 提供能力和规则。

Harness 负责控制执行过程。

七、为什么很多 Agent 项目最终停留在 Skill 层？

因为 Skill 的效果非常明显。

增加业务知识：

效果提升

增加案例：

效果提升

增加规则：

效果提升

于是不断增加：

Skill 越来越多规则越来越复杂Prompt 越来越庞大

但是进入生产环境后：

问题依然存在：

- Agent 不知道下一步动作- 工具调用不稳定- 任务重复执行- 输出质量波动- 错误无法恢复- 缺少过程控制

原因：

我们一直在增强 Agent 的“大脑”。

但是没有建设 Agent 的“运行系统”。

八、Skills 和 Harness 的关系

更准确的关系应该是：

Agent Harness +-----------------------+ | Skill Layer | | | | Knowledge | | Rules | | Examples | +-----------------------+ | Planning Layer | | | | Task Planning | | Decision Making | +-----------------------+ | Runtime Layer | | | | Tool Execution | | State Management | +-----------------------+ | Control Layer | | | | Validation | | Evaluation | | Guardrail | +-----------------------+

Skills 是 Harness 的一个重要组成部分。

但是：

Skills 不是 Harness。

九、从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering

可以简单理解为：

Prompt Engineering

关注：

如何告诉模型。让模型回答得更好。

Harness Engineering

关注：

如何让 Agent 稳定完成任务。让系统可控、可验证、可运行。

三者不是替代关系。

而是逐步演进。

十、真正的企业 Agent，需要的不只是聪明

Demo 阶段：

LLM+Prompt+Tools

已经可以产生惊艳效果。

但是企业环境需要：

可靠性可控性可解释性安全性稳定性可维护性

企业最终需要的不是：

一个偶尔表现优秀的 Agent。

而是：

一个可以长期运行、结果可信、行为可控的智能系统。

结语

Skills 让 Agent 拥有专业能力。

Harness 让 Agent 具备工程能力。

如果把 Agent 比作一个员工：

Skill 像培训资料。

告诉它：

业务是什么，规则是什么。

Harness 像公司的流程体系。

告诉它：

什么事情可以做，应该怎么做，出现问题如何处理。

所以，不要把 Skills 当成 Harness。

很多所谓的 Agent 工程，实际上只是把 Prompt 工程进行了模块化升级。

真正的 Agent Engineering，最终一定会走向 Harness Engineering。

因为企业需要的，不只是一个会回答问题的模型。

而是一套能够长期稳定运行的智能系统。

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