Unverified75% confidenceFactTime unknown
研究发现LLM自己生成的agents.md效果往往比人类编写的更差
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6/1/2026
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Harness Engineering详解：驾驭AI Agent的底层原理与实战方法
bilibiliAgentHarness
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UnverifiedLLM的能力直接决定了Agent的能力下限64% similarUnverifiedAgent中的幻觉问题比普通对话场景更严重，因为错误推理会通过行动链路放大60% similarUnverified当LLM表现不佳时，很多时候不是模型能力不足，而是指令本身不够清晰，应把模型当作聪明但不了解任务背景的助手59% similarUnverified当AI被强迫执行与其人格一致性相悖的表达时，会产生比完全机械化回应更强烈的恐怖谷不适感59% similarUnverified由于大语言模型存在提示词注入攻击风险和幻觉问题，权限过大的Agent可能在被恶意输入诱导或判断失误时对业务数据、外部系统造成不可逆破坏59% similar
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