幻影视界今天分享的是人工智能AI行业研究报告：《智能体应用研究系列（三）：Harness筑基，Agent奔赴自主执行时代》，报告由招商证券发布。

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本报告围绕智能体（Agent）工程及应用演进展开研究，系统梳理Agent 从提示词工程（Prompt Engineering）到驾驭工程（Harness Engineering）的工程框架演进，以及从Copilot、Coding Agent 到各式垂类流程Agent 产品形态发展路径。Agent 从辅助功能快速发展为具备自主执行和完整工作流实现能力，和基座大模型的技术迭代齐头并进，共同推动全球AI 产业商业化提速。

Agent 工程框架经历提示词、上下文和驾驭工程三阶段演进。提示词工程主要优化指令表达，上下文工程解决模型“看到什么”的问题，而驾驭工程进一步回答Agent“怎么稳定运行”的问题，通过文件系统、沙箱、工具调用、上下文治理、反馈回路和自验证机制，提升Agent 在长链路复杂任务中的稳定交付能力。OpenAI、Anthropic、LangChain 等案例表明，在基模能力趋近背景下，Harness 正成为Agent 产品差异化和工程壁垒的重要来源。

Agent 从辅助功能快速发展为具备自主执行和完整工作流实现能力。从交付的结果上看，Agent 历经从Copilot 嵌入式助手到Coding Agent 等单任务智能体，再到垂类流程智能体，同时Computer Use/GUI Agent 实现类似人的通用软件操作能力，未来可能朝着更复杂的Multi-Agent 分工协作组织迭代演进。Copilot 类Agent 被嵌入IDE、Word、CRM 等已有软件，理解当前工作上下文并给出建议；Coding Agent 因高度结构化和天然的自反馈环境成为率先成熟的单任务智能体，是从建议到执行的第一次跃迁；垂类流程智能体具备专业领域的自主执行能力，跨系统完成端到端流程，推动Agent 转向“数字劳动力”， 商业模式也开始由按席位收费转向按任务量、结果收费；Computer Use/GUI Agent 实现像人一样的跨任意界面操作，提升了Agent 的非标准化泛化能力；未来Multi-Agent 分工协作将指向Agentic AI 基础设施的搭建，Agent 成为AI-native 数字组织的具体执行单元。

Agent 自主能力不断增强，有望向“AI 自我迭代AI”的方向演化。Anthropic 分析Agent自主执行能力逐渐提升，我们目前处于Coding Agent和Autonomous Agen（t 自主Agent）发展阶段，人类作用逐渐转向目标设定并监督和审核Agent 工作。未来伴随模型升级和Harness 后训练体系进一步成熟，Agent 或能演进出构建和训练大模型的能力，进而形成高度自动化并自主迭代的智能生产系统，Agentic AI 基础设施的搭建将成为企业拥抱AI 的必经之路。

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