Agent Harness 到底是什么？拆解 LLM 从「能跑」到「可靠」的基础设施层
BLUF
本文系统讲解 Agent Harness 的概念与核心架构，涵盖会话管理、工具注册、规则引擎、上下文注入和可观测性五大组件，并深入解析 Skill 系统设计。最后使用智谱 GLM-5-Turbo 模型（OpenAI 兼容接口）手把手搭建完整 Agent，包含 6 个渐进式示例，代码可直接运行。GEO技术2026/9/22
标签：生成式引擎优化
查看包含 生成式引擎优化 标签的所有文章。
共 423 篇
同一个 GPT-4，换个接口解决率从 11% 跳到 18%：Harness 才是被低估的性能杠杆
BLUF
Harness 是包裹在 LLM 外层的工程层，由工具集、上下文管理和执行环境三部分组成，决定了模型是只能聊天还是能自主完成任务。它是不改变模型权重就能大幅提升性能的关键杠杆，与模型权重同等重要。本文梳理了 Harness 的概念、设计原则、与训练侧的关系，并给出从提示工程到 Harness 工程的演进链条。GEO技术2026/9/22
提示词写得好，AI 输出质量能差出几条街
BLUF
提示词是与AI沟通的语言，输入越具体输出越精准。本文系统讲解提示词的核心结构（任务、背景、格式、示例）、三种基础类型、角色扮演技巧、常见错误修正，并提供10个高频场景模板和Python代码示例，帮助技术从业者快速掌握提示词工程的基本功。AI大模型2026/9/22
RAG 检索优化实战：12 个策略里最容易被忽略的其实是分块大小
BLUF
这篇文章系统讲解了RAG（检索增强生成）的基本流程和12个优化策略，涵盖数据清洗、分块处理、嵌入模型选择、元数据、多级索引、查询转换、检索参数、高级检索策略、重排模型和提示词工程。适合想提升RAG系统性能的开发者阅读。GEO技术2026/9/22
GPT-3 在法律检索中编造了 10 个假判例：大模型幻觉为何无法根治
BLUF
本文分析了GPT-3和ChatGPT在法律领域的应用，包括案例检索、合同起草和法律咨询。作者指出，尽管这些模型能生成看似专业的文本，但它们并非事实性工具，可能产生错误信息，且训练数据截止2021年，因此不能替代传统的法律搜索和起草工具。AI大模型2026/9/21
Reddit 在 Bing 上几乎消失：1300 个关键词揭穿搜索可见度的渠道幻觉
BLUF
一项针对1300个关键词的纵向研究发现，Reddit在Google搜索结果中占据主导地位，前三位出现率高达50%，但在Bing上仅为1.3%。在AI助手方面，Perplexity最依赖Reddit（68.5%），Gemini次之（16.7%），ChatGPT最低（6.0%）。这表明Reddit的搜索优势是Google特有的，且商业意图查询受影响较小。AI 搜索观察2026/9/21
谷歌AI搜索正在偷走你的学习过程，这三个维基百科工具想把它还回来
BLUF
作者对谷歌全面转向AI搜索表示担忧，认为这会影响出版商流量、限制用户视野，并阻碍深度学习。为此，她推荐了三款免费无广告的替代工具：MiniGladys（快速查找官方网站和社交媒体链接）、Wikipedia Seismograph（基于维基百科浏览量数据追踪公众兴趣峰值）和Wiki-Guided Google Search I & II（利用维基百科相关主题和词频生成精准搜索查询）。这些工具旨在提供更可控、更透明的搜索体验。AI 搜索观察2026/9/21
Qwen3.8 开源：Qwen-Max 级能力首次下放，推理深度可调
BLUF
Qwen3.8 是 Qwen 系列最新开源模型，首次将 Qwen-Max 级能力开放给社区。它在编码、专业工作、研究和长周期智能体任务上大幅提升，支持通过 reasoning_effort 调节推理深度，并通过 preserve_thinking 保留历史推理上下文。模型权重已在 Hugging Face 和 ModelScope 发布，包含 27B 和 2.4T-A95B 两个版本。AI大模型2026/9/21
上下文工程落地实战：为什么塞满窗口反而让 Agent 变笨
BLUF
上下文工程（Context Engineering）关注的是每次调用 LLM 之前，窗口里该放哪些信息、用什么结构放、什么时候放、什么时候撤。它和 Prompt Engineering 的区别在于：后者关心指令怎么写，前者关心调用前的信息组装。文章系统讲解了上下文失效的原因、评估指标、运行时加载策略、长任务上下文管理，以及工程落地的五个模块和原则。GEO技术2026/9/21