核心观点 - 报告认为 AI 工程化范式正从 Prompt Engineering、Context Engineering 演进至 Harness Engineering，这是 AI 智能体（Agent）走向解决复杂现实问题的必然选择 [4][7] - Harness Engineering 已成为 AI Agent 实现规模化落地的关键基础设施，其将与模型智能共同驱动智能体向更复杂的实际业务场景落地，并有望推动 AI 产业景气度持续上行 [7][8] - 在此趋势下，报告维持对计算机行业的“买入”评级 [8] AI 工程化范式演进 - Prompt Engineering：聚焦于如何与模型对话，通过添加身份设定、场景约束、输出格式等细节，引导模型精准理解任务目标，本质是意图对齐 [5] - Context Engineering：随着任务复杂度提升，工程重心转向高效、精准的信息供给，通过构建适配的数据、工作流程与运行环境，结合检索增强、信息压缩等技术，以最优信息填充模型运算空间 [5] - Harness Engineering：当基座模型能力达到临界值后，挑战在于如何让 AI 在长周期、多步骤任务中不失控。Harness 不仅包含前两阶段的提示词与上下文管理，更引入了工具调用、多 Agent 调度、物理依赖边界设定、质量管理以及全链路的反馈闭环，使 AI 行为服从于系统设定的架构约束与物理边界 [6] Harness Engineering 概念与影响 - 概念由 HashiCorp 联合创始人 Mitchell Hashimoto 于 2026 年 2 月首次提出，随后 OpenAI 和 Anthropic 等头部模型厂商在技术博客中进一步明晰和推广 [3] - OpenAI 的公开实验显示，一支初始由 3 名（后扩充至 7 名）工程师组成的团队，在 5 个月内通过 Codex Agent 生成超 100 万行生产级代码，全程无人工直接编写代码 [3] - Harness 被定义为支撑复杂 AI 智能体运行的外部框架、控制机制与编排体系，即一套完整的工程化支撑体系 [3] - 当 Harness 成为 Agent 工程化落地的关键基础设施，Agent 的能力边界将由模型智能与 Harness 共同决定 [7] - 未来，通用型 Harness 的部分功能或将被大模型内化吸收，头部模型厂商正加速向 Harness 层延伸布局，从单纯的 API 供给转向覆盖工作流编排的系统化产品形态 [7] 投资建议与核心受益方向 - 国产大模型厂商：头部模型厂商正加速向 Harness 层延伸，由单一 API 接口供给升级为覆盖工作流编排的系统化产品体系 [9] - 垂直领域企业端 AI 软件应用厂商：依托深厚行业知识，围绕企业级工作流、上下文管理、权限管控及结果校验构建的 Harness 能力，将具备持续核心价值 [9]