【Harness工程：AI实现自我进化的隐形阶梯】递归自我改进（RSI）正在从科幻概念转向工程落地。Lilian Weng指出，与其期待模型直接重写自身权重，不如关注Harness工程——即围绕基础模型的工具调用、工作流设计和存储管理系统。目前的趋势是利用Coding Agent去优化这些Harness代码，通过Meta-Harness或ADAS等框架，让AI自主搜索并演化出比人类设计更高效的执行逻辑和上下文管理方案。这标志着AI开发范式的底层转向：从“调优模型”进化到“演化系统”。代码是实现自我改进的通用语言，当Harness本身成为可优化的目标，AI就不再只是一个黑盒，而是一个能不断重新设计自身认知架构的动态软件。未来的核心竞争力不在于写出完美的Prompt，而在于建立精准的自动化评估闭环。当进化速度被代码化，唯一的瓶颈不再是模型智力，而是我们定义“好结果”的科学品味。 lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/