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字符串匹配KMP算法
发表于
2024-05-31
|
更新于
2026-04-08
|
coding
|
总字数:
7
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
提示:我的生日?
文章作者:
Levi Ashmore
文章链接:
https://levi13.top/2024/05/31/learning/coding/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8DKMP%E7%AE%97%E6%B3%95/
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Harness Engineering:AI Agent 的工程化之道
Harness Engineering:AI Agent 的工程化之道 摘要 随着大语言模型(LLM)能力的快速提升,AI Agent 已从实验性工具演进为能够执行复杂任务的生产力系统。然而,Agent 的"有用性"与"可靠性"之间存在显著鸿沟——它们足够强大以至于可以被委以重任,却也足够不可预测以至于可能产生灾难性后果。Harness Engineering(约束工程) 正是在这一背景下应运而生的工程方法论,它标志着 AI 工程化从"如何与模型对话"向"如何构建可靠的 Agent 系统"的根本性转变。 本文将系统性地介绍 Harness Engineering 的概念内涵、核心原理、技术框架及实践方法,为构建可靠的 AI Agent 系统提供理论指导与实践参考。 1. 引言:从 Prompt 到 Harness 的演进 1.1 AI 工程能力的三次跃迁 AI 与人类协作的工程化实践经历了三个阶段的演进: 阶段 核心概念 解决的问题 局限性 第一阶段 Prompt Engineerin...
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