如何构建真正提升 AI Agent 性能的 Harness
基于57篇研究论文与实际经验，通过优化AI模型的外部包装（Harness），大幅提升Agent的性能、降低Token消耗并减少延迟。核心在于精简指令、减少冗余工具、用脚本强制执行规则并定期清理文档。
Reddit r/ClaudeAI/u/Marmelab
git hookslinterAGENTS.md
收录于 2026-10-31 · 原文发布于 2026-10-30
操作步骤
- 1从之前的会话中挖掘模式，将过去的失败转化为规则，每次纠正Agent时补充缺失的指导或护栏。
- 2删除无法证明有帮助的规则，保持指令文件简短（如将主要 AGENTS.md 控制在 100 行左右，作为指向其他规则的目录）。
- 3精简并使用更少、更尖锐的工具，移除不必要的工具以提高成功率并降低延迟。
- 4用可执行的脚本（如 git hooks、linter 规则、静态代码分析或自定义脚本）来备份和强制执行规则，而非仅依靠文字提示。
- 5定期修剪和维护 Harness，清理陈旧的规则和过时的文档。
中文平台玩法
该方法可迁移至小红书或公众号自动化运营中：精简 SOP 指令文档（控制在100行内），并用固定脚本或工作流工具强制执行规则，定期清理过时话术，能显著降低AI生成内容的噪点并提升稳定性。
可复制提示词
请帮我审查并优化我给 AI Agent 的指令和工具配置。以下是当前的指令文件内容： [在此粘贴 AGENTS.md 或指令内容] 以下是我遇到的错误或需要纠正 Agent 的场景： [在此描述过去会话中的失败或纠正记录] 请帮我： 1. 将这些失败转化为具体的规则候选。 2. 精简指令，使其像一个指向其他规则的目录（控制在100行左右）。 3. 帮我识别并移除那些没有实质帮助的冗余规则和工具。
#AI Agent#Harness#Prompt工程#工作流优化
相关用例
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