PRODUCT NOTES · 产品笔记
产品笔记
把模糊的问题、复杂的系统和 AI 的能力，整理成可以判断、验证与交付的产品思考。
从用户说出的现象出发，补齐事实、约束与证据，让 AI 参与真正的任务，而不只是生成一段回答。
01从自然语言到 Context Contract：企业 Agent 的产品建模模型只是能力的一层；工具、上下文、状态、观测与评测共同决定产品能否稳定地工作。
01Harness 不是 Agent SDK：一张图理解模型之外的 Agent 工程CONTEXT ENGINEERING · 光溯产品设计与验证笔记
把自然语言组织成可执行的任务上下文。
“它打不开了”包含了一个现象，却没有说明对象、时间、影响范围、已经尝试过什么，也没有给出能够验证的证据。人类专家会自然追问；Agent 需要把这种追问变成结构化的上下文构建。
任务上下文应当为工具调用、知识检索、过程追踪和最终评测提供相同的基础：哪些是用户已确认的事实，哪些是系统推断，哪些仍需要补充。
当任务范围、敏感操作或最终处置会产生真实影响时，确认点应成为流程的一部分。这样既避免误执行，也把专业判断留在真正需要它的地方。
AGENT SYSTEMS · 专题与随笔
SDK 解决“如何调用模型”，Harness 解决“如何让一个 Agent 系统可靠地持续工作”。
当模型要在真实任务中工作，它需要的不只是一次推理：还需要上下文装配、工具选择、执行状态、权限、观测、评测与恢复机制。Harness 就是把这些能力接在一起的运行环境。
MCP 是工具与资源的标准接口；RAG 和 Memory 解决不同时间尺度的信息；Context Engine 决定当前任务到底带着哪些事实运行。它们都不是 Harness 的同义词，而是其中可能被组织和治理的部件。