Harness Engineer
Harness Engineering：不再用 AI 写代码，而为 AI Agent 构建可靠的工程环境。
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2026-03-15
这两个概念最近出现频率都很高，而且经常被放在一起讨论，容易让人觉得它们是同一类东西。 但其实它们解决的是两个不同层面的问题。 先说 MCP 是什么 MCP 是 Anthropic 推出的一个开放协议，
今天我想和大家分享一个入门级别的 Demo，用 Next.js 简单实现类似的推荐助手，内容偏基础。
如果 agents 已经能写 99% 的代码，那该怎么招工程师？这就是今天讨论的话题，实际上大家普遍不觉得 AI 时代就不需要人了，AI 只是开始接管写代码这个事情，但是代码也只是软件工程的其中一环，
无需繁琐的本地环境配置，借助阿里云 PAI-EAS，只需 5分钟，你就能轻松拉起一个专属于你的 CoPaw Agent 工作站！
企业微信接入 AI Agent 实战教程。用 OpenClaw 多 Agent 架构实现客户自动应答、智能路由、数据日报，含完整代码、架构图和踩坑记录。部署成本月均300元，替代一个全职客服。
如果你用过其他 Agent 框架，你可能会发现它们的提示词通常硬编码在 Python 文件里，或者藏在复杂的数据库配置中。但 nanobot 再次不走寻常路：它把 Agent 的灵魂交给了 Markd
你现在是怎么用 AI 的？ 帮你想个标题？润色一封邮件？还是陪你聊聊天？ 如果还停留在这个阶段，那你可能正在错过 AI 时代最大的红利。 过去一年，AI 圈发生了一个静悄悄却极其可怕的巨变：AI 正在
AI时代，不是所有人都需要写代码，但所有人都需要会驱动AI干活。当Claude Code、Codex、OpenClaw等AI编程工具和Agent框架出现后，传统职能必须做出改变，我们都要成为Agent
前言 前面基本学习了 RAG 的基础使用，也简单有两个小的实战。那么 RAG 技术在现实中究竟有哪些常用的应用场景呢？ 这一篇我们就以一个实战项目来将之前学的 RAG 知识串联起来。
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