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半年前我就在做Harness Engineering

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在干线物流AI系统的开发中，从多Agent协作的混乱到敏感数据泄露的危机，再到Token成本失控的挑战，项目团队踩过的每一个坑都揭示了AI产品落地的真实困境。本文通过六个实战案例，拆解如何用工程化思维驾驭AI能力——从上下文管理到执行边界设定，从成本分层优化到评测体系构建，这些被OpenAI称为Harness Engineering的方法论，其实早已渗透在解决实际问题的过程中。
兜得Grace
AI系统多Agent协作工程约束
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产品深度体验报告Agent，踩完坑才明白这件事

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Agent搭建并非简单的提示词堆砌，而是一场精密的架构设计。本文分享了从多人分工导致的格式混乱到主从Agent架构的全过程，揭秘如何通过依赖关系排序、上下文摘要传递等关键技术，解决跨模块协作、生成顺序错乱等核心痛点。这套方法论不仅适用于报告生成，更为复杂AI任务的系统化搭建提供了可复用的解决方案。
冲量AI
Agent搭建AI架构上下文管理
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从 Chatbot 到自主智能体：AI Agent 的产品形态演进

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Agent技术正重塑AI产业格局，从Devin到Manus，新一代AI助手展现出惊人的自主能力。本文将深度解析Agent的五大核心能力分级，拆解从工具调用到记忆设计的系统架构，并揭示多Agent协作、AaaS服务等未来三大趋势。无论是数字人还是企业级应用，掌握这套方法论将决定产品经理在AI时代的竞争力。
许与
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