AI自主工作谁来监管？企业级AI的Harness工程实践
Harness，在中文里没有固定译法。在AI工程领域，它特指一种外层控制程序：负责调度AI、验证结果、决定下一步行动。用快递分拣系统来比喻：包裹在传送带上移动，背后有一个调度层——决定哪个包裹去哪个传送带、哪个格口满了需要改路线、哪个包裹扫描失败需要人工复查。Harness就是AI系统里的那个调度层。它不直接“干活”，而是把任务分配给合适的AI，检查AI是否真的完成了（而不是只听AI自己说“完成了”），并决定失败时是重试、换方法，还是交给人类处理。过去，这个调度层由人来做。Harness工程要做的，是把这
2026年AI智能体的商业机遇与洞察
总共32条，条条精华： 1、互联网上的新买家是AI智能体。想象一下，数以亿计的新客户带着钱出现，但他们只通过MCP（模型上下文协议）购物。这就是正在发生的事。没有MCP服务器，就意味着你对互联网上增长最快的买家是隐形的。 2、美国的每个特许经营系统（超过3万个）都需要一个智能体层，但目前一个都没有。每个特许经营领域都可以有一个创始人。这是3万家等待服务的企业。 3、一年前，每个人都说“分销是唯一的护城河”。现在我想补充一点：唯一的护城河是分销加上记忆。一个既拥有你的受众，又拥有你智能体积累的上下文的公司，
AI工作流引入依赖注入理念
在软件开发领域，依赖注入是一种重要的设计模式——它强调不在代码中固定依赖关系，而是在运行时动态地注入所需组件。 最近，我在设计一个颇为复杂的AI工作流时，深感这一理念同样适用。 当前AI应用面临的一个普遍问题是：提示词（prompt）往往是硬编码的。想要调整行为？得修改prompt。需要增加新功能？还得修改prompt。换一个应用场景？几乎要重写整个prompt。 这很像编程的早期阶段——将所有逻辑都塞进一个主函数里，牵一发而动全身。 我构想的解决方案是：引入依赖注入的逻辑。 将AI工作流划分为三个层级：