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文档简介

驾驭工程(Harness;Engineering)研究报告

核心判断：驾驭工程是操作系统层

☑提示词工程是语言层了智能体工程是工作流层；驾驭工程是操迮系统垦。

对象：高自治、长时程、可治理的Al系统

@清新研究团队12026年3月26日

★◆四层链条：从语言到操作系统Ş

☆

☆

。

。

核心观点

√提示词工程、上下文工程>智能体工程、驾驭工程尓罔

鸟匡差至!而是逐是上墾)

√语言层关注指令表达>√上下文层关注状态供给>

☆

驾翌工星

物

智能体工程

)引上下文层关注状态供给

目

语言层关注指令表达

@清新研究团队|2026年3月26日

第一部分|术语状态

截至2026-03-26

术语状态

>当前术语体系基本稳定，关键定义待进一步明确。

@清新研究团队|2026年3月26日

数据来源：htps://openaicom/ndex/harness-engineering/

OpenAI为什么叫它HaŗņessEngįņęerįng

OpenAI证据

五个月后仓库达到约百万行

0行人工代码启动

OpenA[Codex

实验场景估算开发时间SHARNESS百万行代码仓库

约为手写的1/10ENGINEERING

PR

OpenAI的核心变化是：

工程师的主业不再是手写代码代码库

反馈环路

驾驭工程最深一层是注意力工程

数据来源：htφs:l/opE汀旧icom/ndev/hamessen≤jineeringJ

注意力工程

熏正稀缺资涮强大工則目标

而是把人从低价值、可并行、

可自动纠错环节中抽离>

高价值专注创造性工作

战略决策核心价值创造

驾驭工程的真正目标不

是把A！变缦里堡Δ?

抵价值环节氵可拌行任妾自动纠错

自动化过滤&Al辅助

OpenAl明确说，真正稀缺为是humantimeandat艹

s

>人类注意力漏斗

HUMANTIME&ATTENTION

LIMľŋ曰习

AICAPABILITY

EXPAŅDING

VALIJECREATION

亘ĒĪīğįğ亘虱

令

Θo自

原始注意力输入

≤

反模式四：过早追求完全自治

·公开证据最强的仍然是codingagents;

·可验证性越弱，越不适合贸然追求高自治；

·高风险场景更适合Agent预处理+人类放行。

饮据来源：h廿p剑刂聂∨小".a√thΓoFńc（刀m/仑ngiʼnee丨in!b(h∂me$-deŚij「)qong-ΠunΠing泗.apps;卜聂t卩s:lTⅤwⅣ✔∂Γ聂ʼn丨Ūpicr刀m/ėΓ四iΠeeťin9/bl▲ú旧i∩g（ffectNe-∂gents

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