加了一层Harness，AI成功率从33%飙到97%

你的AI Agent 95%的时间在犯错——你知道吗？ MIT媒体实验室调研了300个真实AI部署案例，结论是：95%的GenAI试点项目没有带来任何可衡量的业务影响。42%的企业在一年内放弃了大多数AI项目。问题不是模型不行，是工程基础没跟上。 本期内容： • 为什么AI项目失败率这么高——MIT、BCG、S&P Global三份报告的核心发现 • AI系统的两种典型死法：部署太慢 & 上线即黑盒 • Harness Engineering：让AI从"能跑"到"能在生产环境生存"的系统架构 • 五大核心模块：上下文工程、CI/CD、Feature Flag、混沌工程、可观测性 • OpenAI、Anthropic、Stripe的真实工程案例与数字 • 你今天就能做的第一步：写AGENTS.md 00:00 开场 01:01 万亿投入，95%的AI项目失败了 03:16 AI项目的两种典型死法 05:21 什么是Harness：Agent = Model + Harness 08:07 Harness的五大核心模块 12:17 从零开始的三步起手法 14:38 大厂实战：OpenAI / Anthropic / Stripe 16:59 DORA指标与案例验证 19:36 你的下一步行动 Harness Engineering EP.02 — 完整系列 EP.01: AI系统可靠性工程入门 → [链接] #AI #人工智能 #HarnessEngineering #AIAgent #大模型 #LLM #DevOps #DORA #ContextEngineering #FeatureFlag #CICD #AIReliability