2026年Agent智能体成为AI领域最热门的方向。文章回顾了大模型从ChatGPT以来的演进介绍了Prompt Engineering、Context Engineering和Harness Engineering三大工程化改造以及ReAct、Plan-and-Execute和Reflection三种主流Agent运行模式。通过这些技术大模型不再局限于回答问题而是能够持续完成任务标志着AI从“回答问题”时代进入“完成任务”新时代。对于想要进入AI领域的程序员和开发者来说掌握Agent技术至关重要。人类驯化大模型的进程从图灵机开始人类便从未停止对构建智能的探索。而最能让普罗大众感受到人工智能震撼的无疑是2022 年 11 月 30 日****ChatGPT发布时的ChatGPT 时刻。从此便开启了人间一天LLM 一年的光速变迁。回头看从 ChatGPT 到今天不过短短三年多但我们已经为大模型进行了一系列深刻的工程化改造演进图解人类驾驭大模型的工程化演进这三者并不是替代关系而是每一层往上叠的能力增强。Prompt Engineering提示工程— 更好地跟模型说话最初大模型就像一个只有大脑但没有手脚的天才——它听不懂人类模糊的指令或者无法按照特定的格式输出。这并不是模型能力不足而是输入的不确定性被放大了。人们开始意识到如果你不给模型一个明确的角色它就会在多个可能的分布之间游走如果你不给它示例它就不知道你期望的输出结构如果你不约束格式它就不会稳定地产出结构化结果。于是“You are a senior engineer”、“请用 JSON 输出”、“下面是几个示例”——这些技巧逐渐成为共识。于是 Prompt Engineering 出现了。从工程视角来看这一阶段其实是在做一件很有意思的事情用自然语言去约束一个概率模型的输出空间。它确实有效但上限也很明显——因为要让一个 AI 真正进入工作流单纯把发送给模型的 Prompt 优化好远远不够。一个任务往往包含大量隐含的上下文如公司的内部文档、企业的风格规约甚至行业黑话等。很多时候模型不是不会而是信息不够。于是演进进入了下一阶段。Context Engineering上下文工程— 让模型感知世界你问一个和你代码库相关的问题如果不把代码贴进去它永远答不对你问一个企业内部知识的问题如果不提供数据它只能胡编。于是Context Engineering 成为第二阶段的核心。RAG检索增强生成是最典型的一种实现方式通过向量检索把最相关的知识片段动态注入模型上下文。但在真实系统中Context Engineering 很快超越了检索本身演化成一个完整的运行时信息系统•RAG检索增强生成通过向量数据库存储企业知识在推理时动态检索最相关的片段注入上下文使模型具备访问私有知识的能力。•Agent Skills技能加载也是典型的一种 Context Engineering 实现。它通过渐进式披露的方式仅给模型提供工具能力的最基础元信息如工具名称和简要描述在真正需要调用某个工具时再加载完整的 Skills 文档从而极大地降低了工具描述对模型上下文窗口的占用。•多源信息融合从数据库、API、文件系统等不同数据源中获取信息并判断哪些信息真正相关。•上下文压缩与管理在有限的上下文窗口中组织和压缩信息在多轮交互中管理对话历史与记忆。当这些能力逐渐成熟时模型第一次获得了一种近似感知世界的能力它不再只依赖训练数据而是可以基于你当前系统中的真实信息来思考。这也是为什么这一阶段带来的提升是质变级的模型开始看起来真的懂你。但做好 Context Engineering 也不意味着万事大吉。即便模型拥有了正确的信息也不一定能稳定正确地执行。在复杂任务中模型的持续执行需要一个完善且有效的方式来监督、约束和纠偏否则就有可能越走越远。这个时候Harness Engineering便应运而生。Harness Engineering约束工程— 让模型守法实干Prompt 解决了意图表达Context 解决了上下文供给而 Harness Engineering 解决的则是**“执行稳定性”**的问题。这个问题在复杂场景中尤为明显多步推理、工具调用、持续执行——这些都会将模型的不稳定性持续放大。可能第一步是对的第二步开始偏离也可能中间已经出错却没有任何机制能够发现甚至在长链路任务中模型开始对多次尝试失败的问题自圆其说——比如修不好测试就说测试没必要最后把测试给删除了。这正是 Harness Engineering 要解决的核心当模型持续执行时需要对其进行约束、监督并在偏离时及时纠正。你可以把它理解为给一匹强大但不可控的野马装上缰绳、马鞍和导航系统。模型本身依然是那个模型但系统开始具备了工程上的可控性。这一阶段关注的是整个运行过程本身。模型不再被当作一次性的函数调用而是被放进一个持续运行的系统中——这个系统会为它提供工具能力、维护任务状态、记录中间结果并在关键节点进行校验与纠偏。正如我们在 [Claude Code 源码泄漏一鲸落万物生] 中所归纳的 Harness Engineering 实践动态拼接的系统提示词、严格的工具权限控制、独立的安全分类器、记忆与上下文管理、以及失败后的恢复机制——本质上从提升模型有多聪明转移到了对可控性的系统工程如何把一个本质上不可控的概率模型变成一个可以稳定交付的工程系统。这也是为什么 Anthropic 会给出一个很有代表性的判断用户体验大约 60% 来自模型40% 来自 Harness。这个比例本身也许不精确但它揭示了一个关键事实模型决定上限而 Harness 兜底下限。回望整个演进过程逻辑是连贯的Prompt Engineering 解决的是表达问题Context Engineering 解决的是上下文信息问题而 Harness Engineering 解决的是执行问题。也正是在这里Agent 才真正成立。因为只有当模型被放进这样一个可观测、可约束、可恢复的系统中时它才不再只是回答问题而是开始持续地完成任务。什么是智能体AgentAgent智能体是一个将大模型与各类工具组装起来让大模型拓展出感官和四肢的程序。它让大模型具备了感知和改变外部世界的能力。模型再强大本质上还是一个数学概率模型无法与外部世界交互。你可以让大模型给你写一个 App但再强大的模型都没办法帮你将生成的代码写入到文件中、进行打包以及发布。为解除这些限制我们将大模型与各种**工具Tools**组装起来让大模型拓展出感官和四肢使其能够感知环境如读取文件列表和改变环境如写入代码、运行终端命令。Agent 概念图热门 Agent 案例•OpenClaw俗称龙虾开源通用 Agent。将大模型转化为能真正干活的数字员工通过自然语言指令操作用户的电脑执行文件管理、邮件收发、定时任务等。•Claude Code编程 Agent。你只需要说写一个贪吃蛇游戏它就能自动创建文件、写入代码、运行程序整个过程你只需要点确定。•Manus通用 Agent。你让它分析 xxx 公司的市值走势它会自己生成计划、搜索财报最终整理成报告。智能体运行模式Agent 的核心在于其运行模式Pattern这也是最值得我们学习的内容。如互联网时代的MVC、微服务智能体也演进出了多种各具特色的架构。目前最主流的架构是ReAct以及在此基础上演进的Plan-and-Execute还有一种经典模式是Reflection。1. ReAct 模式 —— 思考与行动的循环ReAct 模式是目前使用最广泛的 Agent 运行模式由 2022 年的一篇论文ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models提出。其核心逻辑是“思考Thought→ 行动Action→ 观察Observation”的循环。ReAct 流程图详细步骤说明思考Thought模型接收到任务和历史记录后不会直接回答用户的问题而是先思考我接下来该做什么然后决定是否需要调用工具。行动Action如果需要调用工具模型会给出一个明确的 Action请求系统去执行某个工具如write_file并传入参数。观察Observation工具执行完成后结果返回给模型例如文件写入成功这个结果将作为下一轮推理的输入。循环模型将观察结果作为新的上下文再次进入思考阶段。思考 → 行动 → 观察会不断循环直到模型认为信息已经足够。结束当模型认为任务完成输出最终答案Final Answer。这里有一个非常能体现 Prompt Engineering 重要性的点ReAct 并不是模型能力而是 Prompt 的产物。模型之所以会按照Thought/Action/Observation这样的结构输出是因为我们在**系统提示词System Prompt**中强行规定了它的输出结构。换句话说你实际上是在给模型写一个执行剧本而模型只是严格地按照这个剧本去演。从工程角度来看这个模式可以被简化成一个非常朴素的循环不断调用模型 → 解析它的意图 → 如果需要工具就执行工具 → 再把结果喂回去。你在代码中看到的那些 Thought、Action本质上只是这个循环中的中间状态。正因为如此ReAct 非常通用也非常强大。但代价也随之而来没有全局规划。模型在很多时候只是走一步看一步这在简单任务中问题不大但在复杂任务中ReAct 可能会陷入局部最优、反复试错甚至进入死循环。2. Plan-and-Execute 模式 —— 先规划后执行为了解决ReAct 没有全局规划的问题便引入了Plan-and-Execute模式带来了先规划后执行的机制让模型在一开始就先把事情想清楚并加入了动态调整规划的能力。在这种模式下系统会先调用一个规划模型Planner生成完整的执行计划把一个复杂任务拆解成多个步骤。随后再由执行模块逐步完成这些步骤。在执行过程中如果环境信息发生变化或者某一步的结果与预期不符还可以引入 Replan 机制对原有计划进行动态调整。Plan-and-Execute 流程图详细步骤说明规划Plan规划模型根据任务和上下文生成一个待办列表To-do List。例如“1. 计算财年起止时间 → 2. 查财报 → 3. 查股价走势”。执行Execute执行 Agent通常是一个 ReAct Agent去执行计划中的当前步骤。观察与重规划Replan根据当前步骤的执行结果Replan 模型会动态调整剩余计划。例如计算出某公司的本财年起止日期是 2025 年 6 月至 2026 年 6 月后原计划中的查财报就变成了查某公司 2025 年 6 月至 2026 年 6 月的财报甚至可能被优化为查某公司 2025 年 6 月至今的财报。循环重复执行和重规划直到所有步骤完成。从直觉上看这种方式更接近人类专家的工作方式先列出 Todo List再逐步完成而不是一边想一边试。它的优势在于稳定性和可控性尤其适合复杂任务比如多步骤搜索、代码生成、数据分析等。但代价同样明显系统更复杂、调用链更长、延迟也更高。3. Reflection 模式 —— 自我审视与持续改进Reflection反思模式采用了另一种思路它并不是改变执行方式而是引入一个自我纠错的过程。在这种模式下模型先给出一个初始答案然后再对自己的答案进行审视和评估指出其中的问题并尝试改进。这个过程可以重复多轮直到结果达到某种足够好的标准。Reflection 流程图详细步骤说明生成Generate模型根据任务生成一个初始回答或解决方案。反思Reflect模型或另一个专门的评审模型对初始回答进行评估指出其中的错误、遗漏或可以改进的地方。例如“这段代码没有处理边界情况”、“这个分析缺少了对竞争对手的比较”。改进Refine模型根据反思结果修正答案生成一个改进版本。循环重复反思和改进直到满足预设的质量标准或达到最大迭代次数。如果说 ReAct 解决的是怎么做Plan-and-Execute 解决的是先做什么那么 Reflection 解决的则是做完之后如何变得更好。它在代码生成、复杂推理、文本写作等场景中尤其有效因为这些任务往往允许反复打磨。在实践中Reflection 通常不会单独使用而是作为一个增强模块嵌入到 ReAct 或 Plan-and-Execute 流程中——在关键步骤完成后加一轮自检从而显著提升最终输出的质量。尾巴从回答问题到完成任务正如蓝星上的万千生命一样AIGC 的浪潮也在不断进化——不仅模型在进化围绕模型的工程实践也在演进。模型通过不断增加的数据、算力、参数让自己变成一个更聪明的大脑而围绕模型的工程实践则通过提示工程、上下文工程、约束工程和各种运行模式把大模型嵌入进了一个可以持续运转的系统。也正是在这个意义上Agent 的出现并不是一个模型升级而是一次工程范式的跃迁。当你把工具、上下文和循环连接起来之后一个原本只能在聊天框里输出文本的模型就变成了一个可以读代码、写文件、执行命令、持续推进任务的执行体。Agent 的演进让这一轮的人工智能从回答问题进化到了完成任务。但正所谓纸上得来终觉浅如果你还在聊天框里和大模型斗智斗勇那我强烈建议你赶快找几个 Agent 用起来——时不我待如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取