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おはよう☀17年前の今日はオーディションに合格した日🙌🏻おめでとう自分😹 この一週間、現役時代と同じくらいの移動とお仕事してて久しぶりのこの感じ〜🚅💦もちろん頑張ったあとは充電しますよ♨️ 8月1日はZepp Nagoyaで待ってます🎤 チケット🎫💁🏻‍♀️ #松井珠理奈# #SKE48# #結成記念日#

#SKE48# #10期研究生# の #林美澪# です！ 2年前の今日オーディションに合格しました。何度も自分を見失い挫けそうになったけれどいつも救ってくれたのはファンの皆様の温かいメッセージでした。これからもずっと応援してもらえるように頑張ります！ いつもありがとう💓 #合格記念日# #2周年# #12歳#

Berryz工房バスツアーの開催日が 6/29〜30に決定致しました🎀 わぁぁぁ〜い💕💕💕 私達がハロプロキッズに合格した6/30にみんなと一緒に過ごせるなんて嬉しすぎるっっ💕 記念日に会えるから特別なことしたいね〜🥹✨ 皆様のご参加お待ちしています💓 #Berryz工房# #夏焼雅# #須藤茉麻# #熊井友理奈#

バスツアーの開催日が 6/29〜30に決定致しました🎉 6/30は私達がハロプロキッズに合格した大切な日。 この日を共に過ごせると思うと今からとても楽しみです！ 記念日なので何かしらできたらいいな〜と考え中☺️ 皆様のご参加心よりお待ちしております🚌💙💜💚

＼3/30(月) 17時〜生配信⚡️／ 囲碁タイトル獲得＆プロ合格祝賀会を開催！ 🌸N高卒業生 上野梨紗さんの世界メジャー制覇 🌸N高卒業生 上野愛咲美さんの三冠達成 🌸新プロ棋士誕生・昇段など計14名の快挙 🔻詳細 藤澤八段による対局軌跡解説や上野姉妹と在校生の記念対局も🙌

#JAグループ# お米消費拡大アンバサダー就任2年目の記念イベントに参加してきました👀💐 以前から挑戦していました『お米ソムリエ&白米ソムリエ』の資格にも見事合格！💮👏🏻 さらに、 #松村沙友理# が収穫したお米が当たるキャンペーンも🎊 ぜひ、ご参加くださいね🌾

Agent = Model + Harness：生产级 AI 智能体工程六层实战手册 结合 Mitchell Hashimoto、OpenAI Codex 团队、Martin Fowler、LangChain、Cursor 等公开工程资料编撰。 # Agent = Model + Harness 模型只提供推理能力，决定 Agent 能否从演示走向生产环境的是围绕模型的工程基础设施——Harness。 报告的核心论据是：只改 Harness、不换模型，收益可超过模型升级： · 同一 Claude Sonnet 4.5 在 GAIA 基准上从 30.91% 升至 74.55%（+43.64 分），差异完全来自 Harness； · LangChain 不改模型，仅靠 Harness 优化将 Terminal Bench 排名从第 30 提升至第 5； · OpenAI 团队 5 个月、约 1500 个自动化 PR 产出 100 万行生产代码，零人工手写——人负责设计环境，Agent 负责写代码（"Humans steer. Agents build."）。 这也解释了一个行业现象：约 95% 的企业 AI Agent 止步于预生产阶段——演示效果好，却因安全审查、可观测性、边界情况幻觉、治理缺失而无法上线。 # 行业定位：AI 工程的第三个时代 1. 提示词工程（2023–24）：模型"说什么" 2. 上下文工程（2025）：模型"看到什么"（RAG/MCP/记忆） 3. Harness 工程（2026）：模型"能做什么" # 六层架构（报告主体） 1. Guides 引导层（前馈控制）：AGENTS.md / CLAUDE.md 等规则文件，在执行前塑造行为。要点：规则必须可执行、可验证、可追溯至真实失败案例；需定期修剪，否则 200 行无日期规则就是技术债。OpenAI 内部将其视为最高事实源——文件与会话冲突时，文件优先。 2. Sensors 传感层（反馈控制）：执行后验证输出。优先使用确定性、零成本的计算型传感器（linter、测试、schema 校验）；LLM-as-judge 等推理型传感器慢、贵、不确定，只用于无法用规则表达的语义判断，且应作参考信号而非硬门禁。 3. Agentic Loop 执行循环：计划→执行→验证→修复→前进或升级，必须有界——默认每步最多重试 3 次、30 分钟、10 万 token、5 美元、50 次工具调用。预算耗尽时返回最佳半成品并说明原因，不允许用流利的最终答案掩盖部分失败。正确升级的 Agent 比自信地给出错误答案的 Agent 更有价值。 4. Memory 记忆层：模型每次会话都从零开始，Harness 负责状态连续性。最简方案是文件系统（plan.md、decisions.jsonl、checkpoint），对多数场景比向量数据库更便宜可靠。检验标准：中途关闭会话重开，Agent 应能断点续作。 5. Permissions 权限层：模型无法自我约束，Harness 是唯一安全边界。按范围、速率、可逆性、可见性四个维度设定能力预算；不可逆操作（部署、删除、外发消息）必须人工批准；必须隔离可信指令与不可信数据以防提示注入。 6. Observability 可观测层：结构化日志 + 成本归因 + 熔断告警（trip wire）。真正的度量不是 token 数，而是无需人工干预即完成且证据合格的任务数；成本应按"每个验证通过的结果"而非按天计算。 # 方法论精髓：棘轮原则（Ratchet） Hashimoto 的原始定义："每当 Agent 犯错，就工程化一个方案，让它永远不再犯这个错。" 六步循环：复现失败→归类根因→选择最强修复层→编码修复→验证防复发→监控回归。 修复强度呈阶梯上升：对话补丁 < 提示词 < 引导规则 < 传感器 < 环境约束——提示词只修一次对话，环境约束让错误在结构上不可能发生。 Cursor 的 Lauren Tan 补充了实操信号：同一条评审意见出现三次，就应固化为结构性约束。Harness 成熟的标志是规则增速下降（从每天 5 条降到每周 1 条）。 # 落地路径与边界 七天最小可用路径：Day 1–2 建引导文件 → Day 3–4 接入测试套件与有界循环 → Day 5–6 加检查点与权限 → Day 7 加日志与熔断。之后按"一次只改一层、可度量、可回滚"扩张，完成率 ≥80% 等六道闸门全过才允许扩大规模。 何时不需要 Harness：一次性问答、创意脑暴、低风险个人任务——"如果以上都不适用，对话本身就是 Harness"。 多智能体扩展：需要类型化交接（"done, looks good" 不能推进生产流程）、共享状态模型而非共享上下文（避免上下文污染）、以及生产者不可覆盖的独立验证者。