AI Agent 不是只靠 Prompt：还要五层工程
blaizedsouza · x · 2026-07-24
- 这条帖子把 AI Agent 的工程拆成 五层：prompt / context / harness / loop / graph，并强调 prompt 只是最内层，不是决定成败的全部。
- 文中给出的层次关系是：
- Prompt engineering：控制单次调用里的角色、示例和输出格式。
- Context engineering：决定模型在开始前知道什么，核心是筛选、压缩、塞进上下文窗口。
- Harness engineering：包住模型的代码层，负责工具调用、重试、校验、路由、子代理。
- Loop engineering：把外层循环做进系统里，让任务能持续推进，难点变成“何时退出”。
- Graph engineering：让多个代理像组织一样协作、重构、分工。
- 配图进一步强调：模型正在商品化，真正的工程价值在模型外的系统设计。
所属事件:AI Agent 工程转向分层与循环(5 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 有人想给软件工程任务建「形态分类」数据库,好按任务选模型 — StewartalsopIII · 2026-09-11
- 用 prompt 造硬件:一次对话让智能体组装定制设备寄到家 — paraschopra · 2026-09-11
- 模型之外才是关键:一文拆解 RAG 到多智能体的六大 AI 架构 — goyalshaliniuk · 2026-09-11
- 零基础开发者自建分层记忆架构，仅 20k token 记住一年对话 — matteoianni · 2026-09-11
- Warp 六个非工程团队全用 Linear 和 Claude Code 工程化运作 — mon__lim · 2026-09-11
- 九年后端老兵：AI 代码不比人写的差，变糟的只是速率 — Sweaty-Landscape-561 · 2026-09-11