★ FEATURED ARTICLE 本文详细介绍了从基础Prompt编写到大模型Agent开发的完整流程包括Context上下文管理、Harness运行机制和Loop任务循环四大关键环节。文章以通俗易懂的方式解析了每个阶段的核心问题和解决方法帮助读者理解并实践大模型Agent开发。对于想要入门大模型开发的小白和程序员来说这是一份不可多得的收藏学习资料。Agent 不只是模型加一段 Prompt。要让它从听懂指令到用好信息和工具再到把复杂任务推进到底系统需要逐步补齐 Prompt、Context、Harness 和 Loop 相关的能力。过去几年AI 应用的工程重点逐渐从如何写好 Prompt扩展到如何组织模型所需的上下文、托管 Agent 的工具调用与运行再到管理长任务的状态、恢复和结果验证。Prompt → Context → Harness → Loop 可以用来梳理 Agent 工程关注点的变化但它不是严格的先后阶段也不是业界统一的架构标准。这些能力通常会在同一个系统中并存、配合。01 从 Prompt 开始怎样把任务说清楚大语言模型根据输入生成输出。最初应用开发的主要抓手是 Prompt明确角色、任务、约束和输出格式让模型更稳定地完成问答、总结、改写等工作。用户输入 Prompt → 模型 → 答案Prompt 解决的是“这次要模型做什么、按什么要求做”。但当任务需要参考历史对话、用户偏好、外部资料或工具结果时只靠不断加长提示词并不够。系统还得决定哪些信息相关什么时候提供如何更新和压缩。02 扩展到 Context模型此刻应该知道什么Context Engineering 关注模型每次运行时能看到的信息以及这些信息如何被选取、组织和维护。上下文可能包括系统指令、当前任务、对话历史、检索到的资料、工具返回值和持久化状态。任务 指令 相关资料 历史与状态 → 模型Anthropic 将 Context Engineering 视为 Prompt Engineering 的延伸除了写好指令还要管理模型完成任务所需的信息尤其是长任务中的上下文。上下文不是越多越好。信息过多会增加成本也可能让关键事实更难被利用。工程上需要检索、筛选、摘要、压缩和更新策略。03 从上下文到 Harness如何让 Agent 可靠地行动当模型接入搜索、代码执行、数据库或业务 API 后系统就不只是生成文字还要运行和约束行动。Harness 常用来指模型周围的运行机制准备上下文、调用模型、执行工具、接收结果、管理权限并判断继续还是停止。为什么需要 Harness 模型能提出行动但需要系统来执行、反馈结果并按规则限制操作。Harness 补上这些环节让 Agent 能根据实际结果继续处理而不只是给出建议。Harness Engineering 就是设计好这套运行方式为 Agent 配备合适的工具和资料讲清任务要求与行动边界并建立有效的反馈机制。OpenAI 也将其概括为设计 Agent 的工作环境、明确任务意图并建立反馈回路。04 从单个 Agent 到 Loop怎样推进长任务单个 Agent 能反复调用工具并不代表系统已经能可靠地完成长期任务。跨多个阶段的工作还涉及整体目标、子任务依赖、进度记录、失败恢复和完成判定。长任务要跑得稳系统得记得任务进行到哪一步如果中途暂停或出错最好能从合适的位置接着做遇到关键决定时也可以停下来请人确认。Loop 核心要解决的是“任务怎么持续推进”。目标与验收条件明确交付物是什么、满足什么条件才算完成。任务规划与依赖将目标拆成步骤确定顺序、并行关系和重规划条件。调度决定由哪个 Agent、工具或确定性程序执行每一步。状态持久化记录进度、中间产物、检查点和失败次数。失败恢复按策略重试、恢复、降级、重新规划或交由人工处理。结果验证用规则、测试、来源核验或人工审核确认产出。Loop Engineering 就是设计一套让 Agent 围绕目标反复“规划下一步、执行、检查结果、调整计划”的运行机制直到任务达到完成条件或需要交由人处理。它重点解决长任务如何拆分和推进、进度如何记录、失败后怎样恢复以及结果如何确认。05 长任务编排Workflow 与 Agent 如何配合Loop 要持续推进长任务还要决定每一步由谁来控制规则明确的步骤可以按预设流程执行需要根据结果灵活判断的步骤则可以交给 Agent。Anthropic 用 Workflow 和 Agent 来说明这两种控制方式Workflow 主要沿预先设定的路径组织模型与工具Agent 则由模型根据当前情况决定下一步和使用哪些工具。长任务常由外层 Workflow 和内层 Agent 配合完成Workflow 串联步骤、记录进度并负责校验和审批遇到需要判断的子任务再由 Agent 在授权范围内选择工具执行。Agent 返回结果后Workflow 根据结果决定继续、补做或调整计划。流程可以预设也可以根据执行结果分支和调整。06 从 Prompt 到 Loop四个环节各管什么从写清任务到提供信息、支撑行动再到推进长任务四个环节解决的问题各不相同也会在实际系统中协同工作关注点主要问题常见手段Prompt怎样说明任务和约束指令、示例、结构化输出Context模型此刻应该看到什么检索、历史管理、摘要、状态注入Harness模型如何运行、使用工具并受约束Agent Loop、工具执行、权限、日志、预算Loop多步骤任务如何持续推进并完成规划、调度、持久化、恢复、验证Prompt → Context → Harness → Loop 没有严格的层级边界Context 管理可能由 Harness 实现Harness 也可能包含任务编排一个 Agent SDK 可能同时提供多项能力。结语从“让模型回答”到“让系统完成任务”Prompt → Context → Harness → Loop 可以作为一条理解 Agent 技术关注点扩展的线索先把任务说清楚再给模型恰当的信息接着托管和约束它的行动最后为长任务建立持续执行、状态管理和恢复机制。更严谨地说这是一种概念梳理方式不是业界统一认可的架构演进标准。实际设计应从任务需求出发简单任务用简单流程只有当任务确实需要动态决策、跨步骤状态或故障恢复时再增加相应的 Agent 和编排能力。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。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”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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