2026 年 6 月 30 日，AWS 宣布投入 10 亿美元组建 FDE 组织，把工程师以 45 天冲刺的方式嵌入客户团队。两天后，微软成立 Frontier Company，投入 25 亿美元、6000 名工程师做同一件事。再往前推几周，OpenAI 花 2.95 亿美元收购 Tomoro 成立独立部署公司，Google Cloud 把嵌入式 FDE 团队挂进产品组织，Anthropic 联合 PE 让被投企业大规模部署 AI Agent。五家公司都在押注同一类岗位：派人到客户现场，把 AI 从 demo 变成生产系统。AI 透镜是腾讯研究院发起的 AI 时代行业观察系列，关注技术、组织与商业现场的真实变化。行业圆桌是其中面向一线从业者的讨论形态：不只做趋势解读，而是把正在发生的岗位、打法和组织实验摊开聊。
作为一名老登前端开发，这两年深刻感受到大模型时代 AI 对软件工程带来的冲击——也被近年来 AI 各种范式大潮冲击了一遍又一遍。一路从提示词工程，再到上下文工程、Vibe Coding，再到本篇要介绍的 Harness 工程化，一路在思考：什么样的 AI 工程化方案，才是符合 WeTV（腾讯视频海外平台）当下 Web 项目的？这里抛砖引玉，和大家一起来探讨。 【为了将每个细节讲到味，篇幅较长，文章有问题的地方欢迎指出，大佬们不吝点赞+收藏！】
一篇属于后端微服务 + 前端微应用大仓的 Harness 实战分享。 不讲理念有多重要，只讲我们这一路是怎么搭起来、怎么撞墙、撞完怎么补的。
2025年底，一款叫 OpenClaw 的开源 AI Agent 工具横空出世。因为 Logo 像只龙虾，因此国内都叫他小龙虾。之前所有的 AI 产品，本质上都是问答机器——你问，它答，然后你自己去执行。OpenClaw 打破了这个边界，它可以直接调用工具、操作浏览器、读写文件、发送消息、定时自动运行……它不只是给你建议，而是帮你把事情做完。
应用宝活动平台系统支撑应用宝内包括 app、pc、手助等产品的所有日常/节假日活动，在今年上半年，我们针对整套系统进行了一次完整的重构。正值这个时间点，Harness Engineering 的概念被提出，我们团队也在重构的过程中，针对新的活动平台系统引入 Harness Engineering 的工程实践，初步搭建了一套 AI 端到端的开发流程。 这篇文章主要记录了团队在践行 Harness 工程化过程中遇到的一些问题以及实践经验，抛砖引玉，欢迎其他团队同学一起探讨。
2026 年，几乎每家企业都在谈 AI Agent。 团队花了三周搭了一个 Agent 原型，接入了内部知识库，看 Demo 效果像那么回事儿。然后呢？上线两周后，Agent 把客户的订单信息张冠李戴，把合同条款搞混，在凌晨三点自动发了一封莫名其妙的邮件。你手忙脚乱地关掉自动化，Agent 又变回了一个需要人盯着的聊天机器人。纯赛博嘉豪！ 这个故事正在无数企业里反复上演。时至今日，模型智能早已不是问题，开源模型们的能力已经足够完成大多数企业任务。问题在于：技术团队在用 Demo 阶段的工程方法论，去解决生产阶段的系统问题。 过去四年，AI 工程领域范式迁移轮替了四遍。从 2022 年的 Prompt Engineering，到 2025 年的 Context Engineering，到 2026 年初的 Harness Engineering，再到 2026 年中的 Loop Engineering。 每一次演进到底是"新瓶装旧酒"的造词游戏，还是工程关注点的实质性跃迁？这个问题每个人都有自己的观点，但不可否认的，从 Prompt 到 Loop，改变早已在不经意间悄然发生。
