2026驾驭工程（Harness Engineering）研究报告_第1页
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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层。对象：高

自治、长时程、可治理的Al系统☆驾驭工程智能体工程)

上下文层

关注状态供给目☆核心观点√提示词工程、上下文工程、智能体工程、驾驭工程不是互斥关系，而是逐层上卷)√

语言层关注指令表达

。

√上下文层关注状态供给>

四层链条：从语言到操作系统：☆

。。☆物目语言层

关注指令表达@清新研究团队|2026年3月26日术语状态>

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日第一部分

|

术语状态截至

2026-03-26OpenA[Codex实验场景估算开发时间

约为手写的1/10OpenAI的核心变化是：工程师的主业不再是手写代码OpenAI为什么叫它HarnessEn旦ineerin旦OpenAI证据五个月后仓库达到约百万行0行人工代码启动百万行代码仓库PR代码库反馈环路S

HARNESSENGINEERING数据来源：htps://openaicom/ndex/harness-engineerin9/注意力工程强大工具

目标≤

Oo

○真正稀缺资源HUMAN

TIME&

ATTENTIONLIMITED驾驭工程最深一层是注意力工程高价值专注创造性工作战略决策

核心价值创造0>

人类注意力漏斗而是把人从低价值、可并行、可自动纠错环节中抽离。OpenAl

明确说，真正稀缺的是

human

time

and

at

…驾驭工程的真正目标不是把Al变得更像人。AI

CAPABILITYE丕旦A!!Y丛GVALUECREATIONOPTIMIZED低价值环节、可并行任务自动纠错数据来源：htps://openaicom/ndev/ham

essen

gjineering/原始注意力输入自动化过滤&Al辅助·

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。反模式四：过早追求完全自治览据来源：h廿ps,Ⅱv川Ⅲ

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