Harness Engineering（驾驭工程）是围绕 AI 智能体（Agent）设计和构建约束机制、反馈回路、工作流控制与持续改进循环的系统工程实践。它不优化模型本身，而是优化模型运行的环境。2025 年底，GPT-5.x、Claude Opus 4.x、Gemini 3.x 相继发布。换个更强的模型，对实际产出的提升，远不如把模型外面那一圈东西搞好来得猛。模型在静态 Benchmark 上的

2026 年，如果你只允许一个 AI 工程师保留一个技能，那不再是 Prompt Engineering，而是Context Engineering（上下文工程）。窗口已经"够用"了，但 Agent 依然在失忆。截至 2026 年中，主流旗舰模型的上下文窗口已达 1M token 级别（Claude Opus/Sonnet 4.6 的百万 token 窗口于 2026 年 3 月全面 GA，GPT

2026 年，如果你只允许一个 AI 工程师保留一个技能，那不再是 Prompt Engineering，而是Context Engineering（上下文工程）。窗口已经"够用"了，但 Agent 依然在失忆。截至 2026 年中，主流旗舰模型的上下文窗口已达 1M token 级别（Claude Opus/Sonnet 4.6 的百万 token 窗口于 2026 年 3 月全面 GA，GPT

2026 年，如果你只允许一个 AI 工程师保留一个技能，那不再是 Prompt Engineering，而是Context Engineering（上下文工程）。窗口已经"够用"了，但 Agent 依然在失忆。截至 2026 年中，主流旗舰模型的上下文窗口已达 1M token 级别（Claude Opus/Sonnet 4.6 的百万 token 窗口于 2026 年 3 月全面 GA，GPT

【代码】agent面试题。

Spec-Driven Development（SDD，规范驱动开发）是一种以规范（Specification）为核心驱动力的软件开发方法论。在编写任何代码之前，先编写一份结构化的规范文档（Spec）。规范成为人类开发者与 AI 共同的"唯一事实来源"（Single Source of Truth），代码是规范的最终实现产物。用微软的话说，SDD 是“思想的版本控制”——管理的重点从代码的演变历史

本文以「编码—存储—检索—更新—遗忘」五段式生命周期为骨架，系统盘点 OpenAI、Anthropic、Google、Manus 四大产品阵营，以及 Letta（MemGPT）、Mem0、Zep/Graphiti、LangMem、MemOS 五大开源基础设施的 Agent Memory 设计，并给出评测基准、安全攻击面与工程选型决策树。

本文以「编码—存储—检索—更新—遗忘」五段式生命周期为骨架，系统盘点 OpenAI、Anthropic、Google、Manus 四大产品阵营，以及 Letta（MemGPT）、Mem0、Zep/Graphiti、LangMem、MemOS 五大开源基础设施的 Agent Memory 设计，并给出评测基准、安全攻击面与工程选型决策树。

Harness 原意为「马具」——缰绳、马鞍、挽具的总称。在 AI Agent 语境下，它指包裹在大模型外部的全部运行时基础设施。Model：无状态的推理引擎。只接收 token、输出 token；读不了你的代码库、写不了文件、跑不了测试，也不记得上一次会话做过什么。Harness：除模型权重以外的所有代码、配置与执行逻辑——上下文管理、工具调用、沙箱、记忆、调度、权限、验证回路、可观测性。如果你

Harness 原意为「马具」——缰绳、马鞍、挽具的总称。在 AI Agent 语境下，它指包裹在大模型外部的全部运行时基础设施。Model：无状态的推理引擎。只接收 token、输出 token；读不了你的代码库、写不了文件、跑不了测试，也不记得上一次会话做过什么。Harness：除模型权重以外的所有代码、配置与执行逻辑——上下文管理、工具调用、沙箱、记忆、调度、权限、验证回路、可观测性。如果你