从 ReAct 出发，文章讨论 Agent 工程如何从“模型循环”走向 Harness：通过前后端共享的 State Schema、运行事实和 UI 边界，让模型行为变成可交互、可恢复、可控制、可追溯的产品能力。
AI 写个人玩具项目很顺手，但落到真实业务里就是另一回事了。这篇整理了我们在打造 AI 原生研发团队上摸出来的一些经验，主要讲四块：通用能力怎么搭、Harness 工程实践、开发跟产品怎么协同。我们希望打破职能边界，让不懂代码的产品同学也能借 AI 东风，自主定义并实现各类内部运营工具，从而带动整个团队的研发效能迈上新台阶。 还有踩完坑之后的一些 Lessons。希望能给大家点参考，尤其是正在琢磨怎么用 AI 把团队能力真正提升起来的同学。
本文介绍了一个面向数据开发团队的数据需求交付 Agent Skill。该技能通过自然语言交互（可以是从 Aone、钉钉消息、PRD 中提取的描述），输出是一份结构化的 Copilot 交互物(prompt)，可以直接复制到 DataWorks Copilot 或调用其他大模型中生成高质量 SQL 代码。让数据研发从“依赖人的连续投入的串行排期”转变为“Agent自动执行，人按优先级介入决策的并行推进”。文章从背景痛点、skill介绍、实战场景、核心能力拆解等方面系统展开，并在最后给出总结与展望，希望为同样在做数据质量保障和 Agent 工具落地的开发者提供参考。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）
本文系统性地回顾了我们在构建企业级 AI Agent 平台过程中走过的完整技术演进路径——从大模型的先天约束出发，经历 Prompt 工程、Context 工程、Harness 工程三个阶段，最终演化出一套五层架构的 Agent 操作系统。每一层的出现都是因为前一层遇到了天花板。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）
