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。