AI领域从小龙虾到爱马仕，又多了一个新词 - harness engineering。AI从提示词工程（prompt engineering），到上下文工程（context engineering）到了驾驭工程（harness engineering）的新时代。
Prompt engineering 关心如何表达指令，context engineering 关心如何把合适的信息、工具和状态送到模型面前，harness engineering 开始处理 Agent 在真实环境中如何被约束、如何被观察、如何被修正。这也代表了我们对Agent的期待，从要表现得足够聪明，到要拿到足够的信息，到要在一个被约束、被校验、被反馈的环境里稳定工作逐步升级。
>> 被驾驭的Agent能进入企业了吗
但若把harness带进企业，似乎又不够了。
技术语境中的 harness，是给Agent 配上一套执行规范。它规定 Agent 可以看到什么，能够调用什么工具，输出要满足什么格式，执行过程怎样被记录，错误怎样被发现，反馈怎样重新进入系统。
可是企业面对的不只是行为失控的问题。企业更要处理的，是Agent进入组织之后，是否有边界，是否有责任，是否能够像人一样面对问题有足够的灵活性。这是另一层问题。
技术上，harness可以规定Agent 如何行动；但harness是通用的，每个企业是不一样的。企业的流程治理，决定着更精细化的Agent培训与适配。一个 Agent 可以生成结论，也可以执行步骤，但它能做到哪一步，哪一步必须交还给人，哪一种例外必须升级，哪一种结果可以直接生效，哪一种记录需要留存，最终又由谁承担责任，这些都不属于纯技术约束的范围。它们属于流程治理。
如果把一个企业看做碳基multi - agent，那流程治理则是企业的 harness engineering。流程治理决定了企业能否规模化发展。
一是定边界。哪些事项可以自动处理，哪些事项只能生成建议，哪些事项必须人工确认，哪些事项根本不能进入自动执行。
二是定路径。正常情况下怎样流转，异常情况下怎样分流，卡住以后由谁接管，退回以后如何重新进入流程。
三是定责任。谁授权，谁审批，谁复核，谁保留记录，出了问题以后谁能够解释清楚。
当AI团队开始谈硅基Agent的harness，进入企业时很快会遇到一个现实边界：系统看起来已经具备能力，组织却仍然不敢放权。原因已经不在硅基Agent上，而在碳基agent尚未准备好承接这一能力。技术已经把“能做”这件事推到了眼前，流程治理还没有把“做了以后怎么算”这件事说明白。
这也是为什么很多 Agent 项目在演示阶段推进很快，一到上线阶段就突然变慢。演示环境里，最重要的是完成任务；生产环境里，最重要的是控制后果。前者证明功能，后者承担责任。两者看似只差一步，实际上隔着一整套组织秩序。
>> 一个小小的AI转型失败案例
一家企业希望把采购申请的初审交给 Agent 处理。员工提交申请之后，系统先读取采购制度，查询预算余额，调取历史采购记录，再给出一个三选一的初步结论：通过、补充资料，需要升级审批。团队也做了相当完整的准备：制度文件进了知识库，预算和供应商信息接了查询工具，输出格式做了约束，关键字段也设了基础校验。这已经是一套像样的上下文和 harness 了。
在上线测试时，问题出现了。
业务部门开始追问一些很具体的情形：申请金额临近审批阈值，描述又不够清晰，谁来决定是否放行；预算系统当日数据尚未更新，Agent 给出的建议是否有效；某些项目存在临时特批，系统如何识别；申请人被拦下之后，能否看到明确依据；一旦出现争议，谁来解释当时为什么作出这样的判断。
由于过多的小问题，项目的上线不了了之了。
>> 技术推动的业务变革
可以看到 Harness 不是流程治理的替代品。流程治理也不是 harness 的上位概念。二者处理的是同一条链条上的不同问题。Harness 解决的是 Agent 在系统中如何可靠地产生结果，流程治理解决的是这些结果进入企业以后如何被授权、被审阅、被接管、被追责。
没有 harness，Agent 的行为不稳定；没有流程治理，Agent 的行为无法成立。到了最后，真正决定项目能否落地的，通常不是系统做得多像人，而是组织有没有为它准备好一条可以承担后果的路。
从1712年纽可门蒸汽机被发明到1780年瓦特改良蒸汽机在工厂里被有应用，花了65年。企业需要花时间去理解、思考、适应新技术带来的能力和变革方向。
