Harness Engineering成为新风口。2026年2月，OpenAI发布了一篇名为《Harness Engineering: Leveraging Codex in an Agent-First World》的技术博客。文章披露了一个实验：一个仅由3名工程师（后扩展到7人）组成的团队，在5个月内用Codex Agent生成了超过100万行生产级代码，合并了约1500个Pull Request，没有一行代码是人类手写的。但这篇文章真正引爆行业讨论的，不是“AI写了100万行代码”这个数字本身，而是它提出的一个全新工程范式：Harness Engineering（驾驭工程）。Harness Engineering是AI时代的操作系统和软件工程方法论的统一体，包括Agent范式下的记忆、系统提示词、知识库、编排等，以及OpenClaw范式下的文本流，例如Agent.md、Soul.md、User.md等，都是为了更好和模型对话。Harness Engineering不仅旨在让单Agent更可靠地工作，也是用于优化多Agent间协作效果，通过群体智能加速业务创新。群体智能通过克服岗位间的知识孤岛、跨岗位协作导致的创意衰减等方式来提升业务创新力。
　　Anthropic随后也发布了一篇博客文章，名为《 Harness design forlong-running application development》，文中提到Harness指的是一种支撑复杂AI智能体（Agent）运行的外部框架、控制结构与编排系统。它不是单一的算法，而是一整套工程化的“脚手架”，用于管理和放大AI的能力。Prompt决定了单次对话的质量，而Harness决定了多轮、多智能体、长时任务的执行流程和可靠性。Harness的核心作用是解决AI在完成复杂、耗时任务时的“失控”问题（Go off the rails），通过外部控制机制弥补模型内在的缺陷（如上下文焦虑、自我美化）。无论是OpenAI还是Anthropic，都明确认定Harness是Coding Agent落地的关键。
　　Claude Code逾51万行源码遭泄露，有望进一步推动Agent的普及和发展。3月31日，Anthropic因npm包打包失误，导致Claude Code约51.2万行源代码泄露，含4756个源文件、40余个工具模块及多项未发布功能，就此被动向全球开发者“开源”。该代码由研究员曝光，虽未涉及模型权重与用户数据，但暴露了架构、提示词及工具调用机制，还出现Kairos持久进程、卧底模式等未公开功能，为外界提供了迄今最完整的Claude Code架构视图。此为该公司同类二次失误，引发供应链安全质疑。代码已在社区扩散，虽官方已移除相关文件，却大幅降低AIAgent研发门槛，或加速行业竞争与技术创新。
　　风险提示：宏观经济增长不及预期、国际环境变化、政策落地不及预期、AI技术突破不及预期、AI商业化不及预期。