第一章：概览

在与大型语言模型（LLM）交互的早期，我们往往认为只要“把话说清楚”，就能得到想要的结果。然而，随着 AI 应用逐渐深入到复杂的真实业务场景中，开发者们发现，仅靠单一的指令输入已经无法驾驭大模型在长周期、多跳推理任务中的不确定性。

为了突破大模型只能生成文本而不能解决真实问题的限制，AI 工程师们的视角正在经历一次深刻的范式转移：从单纯的提示词工程（Prompt Engineering），走向系统化的上下文工程（Context Engineering），并最终迈向由多智能体协作构成的harness工程（Harness Engineering）。