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本文介绍了如何利用四层工程（Prompt engineering、Context engineering、Harness engineering、Loop engineering）将LLMs的while loop转化为可运行的Agent系统。文章详细阐述了每层工程的作用和技巧，帮助读者理解并掌握大模型开发的核心要点，适合想要学习大模型的小白和程序员参考。

LLMs

Agent 不只靠 Prompt：四层工程把 while loop 变成可运行系统

Agent 这个东西，说白了，内核就是一个 while loop:

• 模型先跑一轮

• 它发起 tool calls

• 工具结果回到上下文里

• 模型再继续跑，直到不再请求工具

ReAct 在 2022-23 年就把这种循环讲清楚了，后来几乎所有 agent / framework 都是按这个路子实现的（我们之前也用纯 Python 从零手搓过一版 ReAct）。

但真正把 agent 跑起来，外面还包着四层工程：

• Prompt engineering

• Context engineering

• Harness engineering

• Loop engineering

这四层不是互相抢活，而是一层包一层，模型坐在正中间。你可以把它理解成：每往外看一层，工程关注点就再放大一级。

Prompt engineering：

它管的是模型单次调用时到底看到了什么，通常包括角色、指令、示例和输出格式。

这里的技巧，改的是模型因为措辞不同而发生的内部计算和推理过程：

• Chain-of-thought 让模型先分步骤思考，再作答

• Few-shot examples 规定格式，也顺手把边界情况教进去

• JSON schema 或 XML tags 让输出能被代码稳定解析

• Self-consistency 会采样几条推理链，最后取多数结果

Context engineering：

它管的不只是 prompt，而是模型这一轮能看到的全部上下文：用户 query、检索到的 docs、memory、前几轮对话，还有更早步骤里的工具输出。

上下文窗口是有限的，而且涨得特别快，所以工程重点不是一股脑往里塞，而是给输入排优先级，把不增值的东西砍掉。

常见做法有：

• 只取和当前 query 真相关的 chunks，再做 rerank

• 关键事实别埋在中间，因为模型在那里最容易掉精度

• 老对话做摘要，过期输出及时驱逐，大块内容直接落文件

Harness engineering：

它是模型外面那层代码：定义 tools、解析调用、失败重试，必要时再把活路由给 sub-agents，比如一个负责 retrieval，一个负责 code。

然后还会有一个 verifier 来打分，比如跑测试、校验 schema 等等。

Prompt 和 context 解决的是“单次调用怎么调对”；harness 解决的是“这一调用在真实系统里，前后还得发生什么”。

Loop engineering：

常规做法里，外层循环还是你在管。也就是你写一条 prompt，看 agent 跑了几轮，再补下一条 prompt，出错了你再兜底。

这一层把那份工作也交给 agent 自己。它可以按 schedule 或 event 启动，中间不用你插 prompt，就连着跑很多轮。

可 loop 天生不知道自己什么时候算“真的结束”。Agent 可能说自己 done 了，停下来了，结果测试还在红。所以停止条件不能只听 agent 一面之词，得看真实信号，比如：

• 用 turn cap 和 token cap 卡住跑飞的任务

• 用 no-progress detector 抓重复调用

• 用 completion check 再验一次目标是否真的完成，可以交给另一个模型，也可以交给确定性测试

到了这一层，你盯的已经不是某一条 prompt 了，而是整段运行本身。所以工程重心会从“把每次提问写好”，变成“把目标和停机条件先设好，然后放它跑”。

最后

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