本文深入解析了Agent工程中的20个核心概念，聚焦其从“聊天”到“执行”的本质跃迁。强调Agent不仅是生成式AI的延伸，更是融合推理、工具调用与自主循环的系统工程。关键概念如Harness（运行框架）、ExecutionModel（执行模式）、LoopEngineering（循环工程）与ContextEngineering（上下文工程），共同构建可落地的企业级智能体。尤其指出：检索非简单查询，

你有没有遇到过这种情况——让 Claude Code 写了一段代码，看起来完美无缺，测试也过了，合进去之后，线上炸了。不是模型的问题，是你对它的工作机制完全理解错了。大多数人把 Claude Code 当"AI 写代码的工具"来用——给它一个需求，等它吐出代码，Review 一眼，合进去。这个认知，差了整整一个维度。最近，Anthropic 官方团队（包括 Lydia Hallie）做了一场完整的

ToolUse（函数调用）让大模型从“嘴炮”变“能动手”，通过调用外部工具实现查天气、改订单等实际操作，突破纯LLM的虚构局限。SpringAI简化集成：定义结构化输入输出、注册函数，模型自主判断是否调用。实测显示，它可智能调用多次工具完成复杂任务，如计算温差。适用场景包括实时数据查询、系统操作与计算，但需避免工具过多或错误处理缺失。对B端应用而言，是打造真正可用Agent的关键。

复制粘贴时代，就要结束了！以前写周报，写到一半，觉得某段太啰嗦。选中，复制，切到浏览器，粘进ChatGPT，敲一句「帮我精简」，等结果，再复制回来。贴回去一看，字体变了，编号乱了，还得手动调半天。类似这样的动作，我们一天可能要重复十几遍。如今，这套流程被砍掉了。9月17日，ChatGPT正式住进了Word。

OpenAI、Anthropic、月之暗面，三家平时打得头破血流的模型厂商，这一周不约而同地，把枪口对准了同一个行业，金融。先说9月10号，OpenAI开了第一枪。他们发布了一个叫ChatGPT for Financial Services的东西，用的是最新的GPT-6 Astra模型，官方说这个模型专门针对金融数据检索、金融推理和内容准确度做了优化。

过去几年，企业对生成式AI的防范重点一直非常明确：千万别把敏感信息喂给大模型，然而，近期一场围绕3M公司的Watson Grinding诉讼案，却给所有企业敲响了另一警钟——人们不仅要关注员工向AI输入了什么，更要警惕这些交互过程在后台留下的痕迹。在这个案件中，3M聘请的一位工程专家在撰写分析报告时使用了ChatGPT。在后续被法庭调取的对话记录中，出现了这样一条提示词(Prompt)：“证明3M

什么时候用MCP，什么时候用Skills。看完，你就会清楚他们的使用场景和区别。首先，我们先从大模型本身说起。你可以把大模型理解成一个预测机器。它读过很多书、网页、文档、论坛帖子，然后根据这些信息里的模式，去回答各种问题。比如你问它，唐朝的发展历史。它会知道。你问它，怎么检查一个数据库。它也知道一些通用做法。但真正想让它给出正确答案，光靠“它知道很多”是不够的。更关键的是，你要给它正确的上下文。

过去两年，“AI”这个词从极客圈走进了菜市场，几乎每个人都在和大模型打交道。但大多数人停留在“和它聊几句”的层面。当 AI 开始替你写代码、做PPT、整理周报、操作浏览器时——你用得越深，越需要知道它底层是怎么工作的。看懂 AI 系统不是技术问题，是判断问题：知道它能干什么、不能干什么、出错时怎么纠偏、什么时候不能信它。

提示词工程 ⊂ 上下文工程 ⊂ Harness 工程，逐层递进，而上下文工程，依然是AI Harness 工程里最容易被忽略、却最要命的一层。当 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 公开表示：上下文工程优先于提示工程时，他不是在做名词上的争论，他指出的是我们思考大模型时的根本性转变。正如他所说，上下文工程是：用恰到好处的信息，填满上下文窗口的精妙艺术和科学，以便下一步行动。A

当地时间 9 月 10 日，OpenAI 推出 Agents API 公测版，给开发者提供一个由 OpenAI 托管的云端 Agent 运行环境。它的底层 harness，直接复用了 Codex 的智能体执行框架和基础设施。换句话说，跑你代码的那套沙箱、调度、状态管理，跟 ChatGPT 里写代码的 Codex 是同一套东西。最关键的卖点只有一句话：一次 API 调用，就能创建一个生产环境级别的智