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商品描述
本書圍繞大語言模型應用從演示走向工程落地的關鍵問題，在業界Harness Engineering實踐基礎上，總結出一套面向Agent落地的工程框架，系統講解如何在模型之外建立約束、工具、上下文、記憶、驗證、反饋，使Agent能夠穩定、安全、可覆現地完成真實任務。
本書從AI編碼任務失敗案例出發，逐步實現一個Harness框架，並通過工具系統、MCP、Prompt Cache、上下文壓縮、驗證閉環、反饋調節和多Agent協作等內容，展示生產級Agent系統的構建方法。
本書適合AI應用開發者、後端工程師、平臺工程師、架構師和技術管理者，以及希望系統理解Agent工程化的讀者閱讀。
作者簡介
陸徐洲，北京化工大學控制工程專業碩士，醫療信息化行業AI算法負責人、AI算法高級工程師，擁有8年AI算法研發與工程化落地經驗，長期從事LIS、疾控信息系統和企業級 AI 應用建設。研究方向包括Harness Engineering、Coding Agent、多Agent編排、上下文工程和生產級AI系統治理。持續發布AI Agent工程化實踐文章，關註如何將大模型能力轉化為穩定、可審計、可覆用的工程系統。
