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title: "Harness Engineering"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: concept
tags: ["agent", "engineering", "constraint", "LLM"]
sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/PglkqhlSoI7LEOb3AOHl8g"]
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# Harness Engineering

**Harness Engineering** 是随着 [[autoharness|AutoHarness]] 等工作而兴起的一门新兴工程实践学科：系统性地为 LLM Agent 构建约束层（harness），使其在结构化环境中产生可靠、合法的行为。

## 学科定位

传统 AI 工程关注 Model 的训练与部署。Harness Engineering 关注的则是 Model **外部**的结构：
- 合法性验证回路
- 反馈收集与聚合
- 代码自合成与迭代
- 约束的搜索与优化

## 核心实践

1. **约束即代码**：Harness 以可执行代码形式表达（可验证、可迭代）
2. **搜索驱动合成**：通过 [[thompson-sampling-code-search|Thompson 采样]] 在 harness 空间中搜索
3. **Refiner-Critic 环**：LLM 生成改进 → 环境反馈 → 迭代优化
4. **层级递进**：从 Verifier（轻约束）→ Filter → Policy（强约束）

## 与 Model Engineering 的分工

| 维度 | Model Engineering | Harness Engineering |
|------|-------------------|---------------------|
| 优化对象 | 神经网络参数 | 可执行代码 |
| 反馈来源 | 梯度信号 | 环境交互 |
| 可解释性 | 低 | 高（可读代码） |
| 部署成本 | 高昂 | 零（纯代码） |

## 未来方向

- 可复用 Harness 组件库
- 跨游戏的约束知识迁移
- 从"代码约束"扩展到"行为准则约束"
- 与 [[heuristic-learning|Heuristic Learning]] 融合

## 相关

- [[model-harness-relationship]] — Model-Harness 关系
- [[autoharness]] — 核心方法
- [[compiled-ai-paradigm]] — 编译型 AI