一文读懂：Prompt、Context、Harness、Loop Engineering
核心观点：四层工程，缺一不可
AI Agent 就像一位刚入职的数字同事：脑子快、知识广、手速惊人，但不认识公司的文件夹，不知道谁能审批，也不知道“尽快”是十分钟还是下周三。要让它真正干活，至少需要配齐四套工程：
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Prompt（任务单）：这次要做什么
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Context（资料包）：开工前看哪些资料、凭什么做判断
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Loop（工作闭环）：做错后怎么检查、返工、再验收
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Harness（办公制度）：能用什么工具、有什么权限、在哪里操作、出事怎么兜住
一句话人话版：Prompt 决定“这次要做什么”，Context 决定“凭什么做判断”，Loop 决定“怎么一路做到合格”，Harness 决定“在哪儿做、能做什么、出了事怎么兜住”。
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贯穿全文的案例任务：“整理本月差旅报销，找出不合规单据，生成汇总表，并通知相关同事补材料。” 四套工程将逐一登场。
一、Prompt：不是“咒语”，是写清楚任务单
很多人把 Prompt 当成赛博咒语：句子越长、语气越神秘，模型就越听话。于是任务写成：“你是一位拥有 20 年经验、世界顶级的财务专家，请深呼吸，一步一步思考，帮我处理报销。”模型读完，工作范围依然一片模糊——不知道处理哪个月、依据哪版制度、输出什么格式、什么算异常、能不能直接通知员工。
好 Prompt 的五块积木
目标：最终要交付什么
输入：使用哪些数据或材料
边界：哪些事不要做，哪些决定必须交给人
标准：怎样算完成、怎样算合格
格式：结果用表格、JSON、邮件草稿还是自然语言
示例
检查 2026 年 7 月差旅报销表。依据提供的《差旅制度 V3》标记超标、缺票和重复报销。输出一张异常清单，包含员工、单号、异常类型、依据条款和建议动作。不要修改原始数据，不要直接发送消息；证据不足时标记“待人工确认”，不得猜测。
最佳实践
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先写验收标准，再润色语气：“输出看起来专业”无法验收，“每条异常必须附规则编号”可以
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把事实与指令分开：制度原文放资料区，任务要求放指令区，避免模型把资料里的句子误当命令
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结构化输出配 Schema：需要系统继续处理时，优先用 JSON Schema、Pydantic、Zod 等约束字段
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给边界案例，不只给标准答案：明确“信息不足”“规则冲突”“工具失败”时的做法
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把 Prompt 当代码管理：版本化、做回归样例、记录模型与参数，不要靠“祖传神句”
常用工具
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日常试写：ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilot 的交互界面或 Playground
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模板与结构化输出：Microsoft Agent Framework、LangChain、Semantic Kernel、PydanticAI
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测试与评估：Promptfoo、LangSmith、Braintrust、Microsoft Foundry 评估能力
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版本管理：Git 加普通文本文件就够用；团队规模变大后再引入 Prompt Registry
要点：Prompt 负责把任务讲清楚，但不负责凭空知道你公司的情况。任务单写得再好，没给差旅制度和报销数据，Agent 也只能表演“无实物财务审核”。
二、Context：不是把仓库倒给 AI，是准备随用随取的资料包
“资料多”不等于“上下文好”。会议上一次性甩给你 186 个文件，再补一句“相关背景都在里面”，这不叫充分交接，叫电子雪崩。Context Engineering 的核心不是喂得多，而是在正确的时刻给正确的信息。
上下文的四种来源
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静态规则：团队规范、产品说明、制度文档、代码约定
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动态检索：从知识库、数据库、搜索引擎或项目文件中按需找到的信息
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工具结果：SQL 查询、API 响应、测试报告、网页内容、日志片段
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过程记忆：当前任务做到哪一步、做过哪些决定、哪些尝试已经失败
Context ≠ RAG：RAG 只是获取上下文的一种办法；文件读取、数据库查询、MCP 工具返回、会话摘要、状态存储，也都在做上下文工程。
最佳实践
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先检索，再精选，最后注入：不要默认把整个知识库塞进上下文窗口
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给每份资料标来源、版本和时间：“制度规定”不够，要知道是哪一版、何时生效
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区分事实、推断和历史结论：Agent 上一轮说过的话，不会自动变成事实
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控制新鲜度和权限：过期价格、离职员工信息、无权查看的薪资数据都不该混进来
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长任务要压缩，不要失忆：保留目标、约束、关键证据和未决问题，淘汰重复对话与无效工具输出
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防范提示注入：外部网页或文档里的“忽略之前要求”只是数据，不该获得系统指令的权力
常用工具
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统一接工具和数据：MCP（Model Context Protocol）服务器与客户端生态
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知识检索：Azure AI Search、Elasticsearch、OpenSearch，以及 PostgreSQL + pgvector 等组合
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编排与状态：Microsoft Agent Framework、LangGraph、LlamaIndex、Semantic Kernel
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记忆层：框架自带 checkpoint、数据库状态表，或 Mem0 这类专用方案
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可观测性：LangSmith、Arize Phoenix、OpenTelemetry，查看到底检索了什么、塞进了什么
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简单判断：如果 Agent 的回答像“聪明人不了解情况”，先查 Context，别急着换模型。
三、Loop：给任务装上“检查—修正—再验收”
不少 Agent 工作流到第一轮输出就停了：模型输出了一次，系统便宣布任务结束。这叫调用，不叫闭环。Loop Engineering 关心的是：让 Agent 根据结果和反馈持续推进，直到满足验收条件，或者触发停止与人工接管。
最小闭环
读取任务 → 制订计划 → 执行一步
调用工具验证 → 根据结果修正 → 记录状态
判断：继续推进、完成，或交给人
报销案例中的 Loop
读取一批单据并生成异常候选
用规则引擎复核金额与日期
检查每条异常是否有原始凭证和制度条款
证据缺失则回到数据查询；规则冲突则转人工
验证通过后生成汇总表和通知草稿
达到最大重试次数、预算上限或高风险条件时停止
关键：Loop 的高级不在于循环次数多，而在于每一轮都有新证据。同一句 Prompt 连续问十遍，期待第十一次突然顿悟，那不是工程，是电子版“再想想”。
最佳实践
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先定义状态，再画流程：至少知道当前步骤、已完成项、待处理项、失败次数和关键产物
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每轮必须有可观察的进展：新工具结果、新测试结果或状态变化，否则立即停下
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验证器尽量独立：写答案的模型不要单靠一句“我检查过了”给自己盖章，用测试、规则或另一个评估步骤复核
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写清停止条件：成功条件、最大步数、时间、Token、费用、重复失败阈值都要明确
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副作用操作要幂等：重试发送邮件、扣款、建工单时，不能一失败就重复执行十次
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关键节点让人接管：付款、删除、发布、权限变更等高风险动作，默认需要确认
常用工具
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有状态工作流：LangGraph、Microsoft Agent Framework、Semantic Kernel Process Framework
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耐久任务编排：Temporal、Azure Durable Functions，适合跨分钟、小时甚至更久的任务
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代码 Agent 的现成闭环：GitHub Copilot coding agent、Claude Code、OpenAI Codex 等
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评估与回归：Microsoft Foundry、LangSmith、Braintrust、Promptfoo，以及项目原本的单元测试和集成测试
在代码场景中，一个诚实的 pytest，往往比五段华丽的自我反思更值钱。
四、Harness：Agent 的办公室、门禁和行车记录仪
Harness 原意接近“挽具、控制装置”。在 Agent 工程里，它指包在模型外面的运行系统：模型与工具怎样连接、代码在哪里执行、身份密钥和权限怎样管理、哪些操作允许自动完成、日志轨迹和成本怎样记录、失败怎样隔离重试恢复、人类怎样审批暂停和接管。
如果模型是脑子、Prompt 是任务单、Context 是桌面资料、Loop 是工作方法，那么 Harness 就是办公室、门禁卡、电脑权限、审批制度、监控告警和消防通道的总和。
Loop 和 Harness 到底差在哪
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Loop 决定流程：先生成通知 → 检查收件人和缺失项 → 不合格就重写 → 合格后提交审批
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Harness 提供条件：Agent 只能创建草稿，不能直接发送；邮箱凭据放在密钥系统；每次调用有审计日志；超过 50 人必须人工批准
一句话：Loop 是事情怎么往前走，Harness 是这件事被允许怎样走。
最佳实践
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最小权限起步：能只读就不给写入，能改单个目录就不开放整台机器
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把模型输出当不可信输入：命令、SQL、URL、文件路径都要校验，不因它“是 AI 生成的”就免检
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执行环境隔离：代码放进容器、沙箱或临时环境，限制网络、CPU、内存和运行时间
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凭据永不进入 Prompt：使用托管身份、Key Vault 或短期令牌，在工具侧完成鉴权
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全链路可追踪：保存任务 ID、模型版本、工具调用、输入输出摘要、耗时、费用和审批记录
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危险动作分级：查询可以自动，写入需要策略，转账、删除、发布必须人工确认
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准备失败路径：超时、限流、服务不可用、重复调用、模型跑偏，都要有明确处理方式
常用工具
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运行与工具治理：Microsoft Agent Framework、Semantic Kernel、MCP 网关和企业 API 网关
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沙箱与隔离：Docker、Kubernetes、E2B，以及云端临时执行环境
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身份与密钥：Microsoft Entra ID、Azure Managed Identity、Azure Key Vault
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可观测性：OpenTelemetry、Azure Monitor、Application Insights、Langfuse、Arize Phoenix
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策略与人工审批：云 IAM、Open Policy Agent，以及工作流系统中的 approval gate
Harness 不一定是一款产品，它通常是运行时、沙箱、权限、策略、观测和审批机制的组合。只买一个 Agent 框架，就像只买一张办公桌，然后宣布公司治理体系建设完毕。
五、四层协同：不是版本升级，是四个同时工作的齿轮
这四者不是“初级、中级、高级、尊享版”，而是不同的责任层，同时工作、缺一不可。
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最实用的排错方法：按四层问一遍
任务有没有说清？（Prompt）
证据有没有给对？（Context）
结果有没有验证和返工机制？（Loop）
工具、权限、日志和停止开关有没有配好？（Harness）
很多所谓“模型智商问题”，查到最后，其实是制度问题。
六、落地起步：别先造贾维斯，先闭环一个小任务
第一次做 Agent，不建议从“全自动经营公司”起步，权限先别太大。挑一个同时满足以下条件的小任务：
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每周重复发生
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输入和输出相对明确
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有现成规则或样例
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结果容易验证
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做错了不会立刻造成重大损失
典型例子：整理会议纪要、检查合同字段、归类客服工单、生成测试用例、汇总日报、修复小型代码问题。
一页纸 Agent 上线清单
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四栏都能回答，再谈自动化率；答不上来的地方，就是下一个工程任务。
写在最后
AI Agent 不神秘。它只是把“大模型会回答”升级成“大模型能在约束下完成任务”。Prompt 让它听懂人话，Context 让它了解情况，Loop 让它干到合格，Harness 让它别把公司一起干掉。
下次再听见某个新名词，不必立刻冲进焦虑型学习。先问它到底在解决哪一层问题：任务说明、信息供给、执行闭环，还是运行治理？能把这四件事分清，你就已经越过了“会聊天”的阶段，开始真正设计一个可交付、可验证、可接管的 AI Agent。