AI Agent Harness Engineering：把 LLM 跟 deterministic 編排層分開
Mitchell Hashimoto 提出的 "Agent = Model + Harness" 框架。88% 企業 AI agent 上不了 prod 不是 prompt 問題、是缺一層 deterministic 編排。4 個 CS primitive 不能跳：state machine / idempotency / DAG / DLQ。
01PROMPT
Brain (LLM) only decides what task next + evaluates quality. Body (Harness) handles everything else deterministically: state / retry / DAG / DLQ.
[ 登入後可看完整內容 ]02CONTEXT / 使用情境
原作者把 Mitchell Hashimoto 的 "Harness Engineering" 概念展開成可實作的 SOP。對 AI agent 開發者來說、這是「為什麼我 prototype 神、production 死」的根本答案 — 不要花 6 個月調 prompt、花 1 週建 harness。
AI agent 在 prod 穩定運行 — task 不會被 double-execute、信用卡不會被重刷、failed task 進 DLQ 給你看不是消失、agent 100% 受 harness 控制不自己亂跑
這是預期成果的文字說明。請查看本文實測說明，並以自己的輸入素材小規模試用。
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這組 prompt 專為 Claude 4.5 Sonnet 設計。把 prompt 內 6 個方括號 [變數] 換成你自己的內容，貼進 Claude 4.5 Sonnet 執行即可。屬進階用法，建議熟悉工具後再依需求微調參數。
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