一、标准答案参考

这道题属于是AI Agent时代的工程面试题，参考下图：

我推荐你这样回答：Harness Engineering，也被叫做驾驭工程，是给 AI Agent 设计工作环境的一套工程方法，包括上下文管理、工具调用、沙箱环境、权限控制、测试验证、日志观测、评审机制和反馈回路，目的是为了让Agent在真实工程系统中更可靠、更可控，并持续完成任务。

二、Harness 工程解决了什么问题？

以前程序员用大模型写代码，很多时候是一次性交互：描述需求，模型生成代码，复制进去，自己判断能不能用。

但是现在大家基本都在用Coding Agent，无论是Claude Code还是Codex，Agent 不只是生成一段代码，它会读仓库、改文件、运行命令、处理报错、提交 PR，通常会连续工作很长时间。

就算你用的模型比较强，但是大概率也遇到过下面这些问题，比如：

• 团队架构规则只存在于老员工脑子里
• 项目启动方式没有写清楚
• 测试入口散落在不同目录
• 日志和报错没有暴露给 Agent
• UI 问题需要打开浏览器才能验证，但 Agent 只能看代码
• 代码评审标准没有机械化，只能靠人最后兜底

在这种情况下，模型再强也容易犯低级错误，所以 Harness 工程的核心思路是为Agent提供良好的环境条件：

• 缺上下文，就把上下文结构化；
• 缺工具，就把工具暴露出来；
• 缺反馈，就把测试、日志、评审和运行结果接进去；
• 缺边界，就把权限、架构约束和安全沙箱补上。

三、Harness 工程包含哪些内容？

可以把 Harness 分成两部分：引导和反馈。

引导是在Agent 执行任务之前，告诉它怎么做，常见形式包括：AGENTS.md、架构文档、编码规范、项目启动脚本、API 文档、领域知识、示例任务、Skills、任务拆解方式。

反馈发生在 Agent执行任务之后，作用是告诉Agent有没有做对，常见形式包括：单元测试、类型检查、linter、静态分析、架构测试、浏览器自动化、运行日志、metrics 和 traces、代码评审 Agent、LLM judge、人类 review。

一个好的 Harness，要让 Agent 在“理解任务、执行修改、观察反馈、修复问题、再次验证”这个循环里工作。

四、Harness 工程和Prompt 工程的区别？

这是面试里很容易被追问的点，推荐这样回答：Prompt 工程偏向输入设计，主要解决“这次怎么让模型更好地回答”；Harness 工程偏向系统设计，主要解决“怎么让模型在工程环境里长期可靠地工作”。

举个例子，如果你在 prompt 里写：请遵守项目架构，不要跨层调用。这是 Prompt工程。但如果你把架构边界写进 custom linter，让 Agent 每次改代码后都能被自动检查，这就是 Harness 工程。

再比如，你在 prompt 里说：修改完成后请运行测试，这还只是提示工程。但如果系统在 Agent 准备结束前拦截它，要求它执行测试、读取完整输出、失败后回到需求重新修，那就是Harness工程。

所以Prompt 工程和Harness 工程不是对立关系，有时候Prompt 是Harness 的一部分。

五、一个真实Harness 工程的落地实践

如果在面试中只讲概念会有点空，最好接一个具体例子。现在程序员基本都会使用Coding Agent 参与真实业务开发，可以用这个举例，参考如下：

• 用 AGENTS.md 做入口，告诉它项目结构、常用命令、关键约束
• 把详细架构文档放进 docs，让 Agent 按需读取
• 用 linter 和架构测试限制跨层依赖
• 提供本地启动脚本和测试命令
• 暴露日志、metrics、traces，让 Agent 能观察运行结果
• 对前端任务接入 Playwright，让 Agent 能真实打开页面验证
• 在结束前加入 checklist，要求它对照需求、测试结果和修改范围做确认
• 对复杂任务引入独立 review Agent 或人工 review

最后加一点个人的理解，大家也不需要过于焦虑，Harness 工程不是要替代工程师，其实只是要求工程师把过去很多的隐性经验，通过不同的方式暴露给AI，这样人也有更多的精力去做更有价值的事，目前看Harness 工程是Agent 时代的软件工程基本功。

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