核心判断
AI 工程经历了三个层次的演进，每个阶段关注的问题不同。目前正处于从 Context Engineering 向 Harness Engineering 过渡的节点。2026 年的竞争差距不在"谁的 Prompt 更优雅"，而在"谁的系统在生产环境里跑得更稳"。
让单次大语言模型调用效果更好。核心操作：调整输入格式、加入角色设定、写思维链、给 few-shot 示例。
关注焦点：这一次调用的输出质量
让上下文管理更全面、系统化。核心操作：上下文压缩、信息精选、结构化组织（XML 标签）、动态组装。解决的是"给模型什么信息"的问题。
关注焦点：整个对话/任务的信息组织质量
让整个 Agent 系统在生产环境可靠运行。核心操作：工具抽象与编排、输出验证、错误恢复、状态管理、观测与监控。
关注焦点：系统的整体可靠性与可维护性
三层的本质区别
补救模型的能力不足，是过渡技术。模型越强，这层的价值越低。
解决信息组织问题，属于编码知识型，会持续演进但不会消亡。
解决系统可靠性问题，与模型能力正交，模型越强、Harness 越重要。
为什么关注层次会上移
早期的 AI 应用以单次调用为主，"这次 Prompt 写得好不好"决定了产品体验的上限。当应用演进为多步骤 Agent 任务，单次调用的质量只占了一小部分——工具调用是否安全、中间结果如何传递、失败怎么恢复，这些成了主要瓶颈。
Harness 解决的问题不能靠"换一个更强的模型"来绕过。即使模型能力翻倍，如果没有正确的工具抽象和错误恢复机制，Agent 系统在生产环境依然不稳定。这是层次上移的根本原因：上层问题不能被下层能力提升直接解决。
2026 年的竞争格局
当前市场上大多数 AI 产品的竞争差距来自两处：一是模型选型（用哪个基础模型），二是数据资产（是否有独家的领域知识）。Prompt 层的差距已经在快速收窄——随着最佳实践的公开化，写出一个"够用"的 Prompt 门槛越来越低。
真正的护城河会逐渐转移到 Harness 层：谁的系统能在用户真实的使用场景中稳定运行、能优雅地处理边缘情况、能在出错时给用户有意义的反馈，谁就建立了难以复制的工程壁垒。