Harness Engineering 现在还处在很早期的阶段。软件工程发展了几十年,有成熟的方法论、教科书、最佳实践,新人进场基本都是站在前人踩过的坑上往前走。Harness Engineering 完全不是这样,现在能参考的经验少,能抄的作业也少,大部分东西都得自己摸索。 但早期恰恰是它的价值所在。一个领域一旦成熟,规则和最佳实践都定型了,新人进去更多是学习和执行,很难再抢到认知红利。而在早期，谁先动手实践、先踩坑、先总结出一套自己的方法论,谁就更有可能把这些经验沉淀成后来者绕不开的参考。 这个阶段最重要的不是等一套完善的方法论出现了再学，而是主动进场，一边做一边总结，把自己变成正在定义这套方法论的人之一。

DeepSeek 招 Agent Harness 研究员，能是世界范围内第一次招聘“Harness研究员” ● 招聘岗位：Agent Harness 研究员（实习/全职） ● 工作性质：全职 | 实习 ● 工作地点：浙江·杭州市 / 北京市 ================================ 【团队使命】 Model + Harness = Agent 我们正在把 DeepSeek 的前沿模型能力，转化为领先的 Agent 产品。这其中除模型本身以外的所有工作，都属于 Harness 的范畴。 你将加入 Harness 团队，与研究员、工程师、产品经理紧密协作，探索 Harness 领域的研究前沿，定义 DeepSeek 对 Harness 的理解。 ================================ 【主要职责】 - 前沿创新：与 Harness 团队的研究员与工程师深度沟通、紧密合作，共同定义和实现 Harness 领域基于模型能力的前沿创新，包括但不限于上下文管理、长期记忆、Subagent 与 Multi-Agent、自进化 Agent 等领域。 - 深度适配：与模型训练团队的研究员与工程师深度沟通与合作，实现模型与 Harness 的共同进化，从 Harness 的角度实现 DeepSeek 的 Harness 与模型的深度适配。 - 评测构建：提出 Harness 领域的基准测试与评测方法，构建评测基准数据和制定数据标注策略，从 Harness 的角度研究并优化 Agent 在各领域的智能水平。 - 真实迭代：以真实世界的任务作为 Harness 研究的重要反馈源，设计相关数据与实验，持续迭代 Agent 能力在真实使用场景下的表现。 - 用户优化：基于团队收集到的用户反馈，从 Harness 的角度研究并优化为最广大用户解决真实场景问题的能力。 ================================ 【任职要求】 - 科研背景：硕士学历及以上，2年以上计算机科学或相关领域的科研经验，水平过硬，眼界广阔，有科研品味；在计算机科学领域具有含金量的论文发表（特别优秀候选人可放宽学历及年限要求）。 - 独立推进：面对问题能够独立分析并提出自己的 idea，具备从 0 到 1 推动研究的能力；能够快速将想法转化为可运行的原型，具备高效的实验迭代能力。 - 全栈开发：熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发，在软件开发领域具有极强的学习能力；能够在 AI 辅助下，在没有直接经验的领域（如语言、技术、框架等）进行研究目的的编程工作。 - 重度用户：是 Agent 产品的高强度用户，对 Agent Harness 的开发和研究有极大的热情，对模型行为有品味有判断力；深度使用过代码类及通用类 Agent 产品，并将相关产品的使用融入到自己的工作和生活中。 - 知识储备：熟悉 LLM 以及 Agent 基本机制及其技术原理（包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等）；对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等课题有深入的理解。 - 沟通能力：具备良好的中文沟通能力。 ================================ 【加分项】 - AI 领域相关科研经验，或 AI 行业的研究员任职经验。 - 拥有个人开源作品，或对开源社区有深度贡献。 - 在计算机科学领域、编程领域、或数据科学领域获得过具有含金量的比赛奖项。 - 其它超乎常人的与此工作相关的才能。

🎉家人们，新课更新了：《Harness Engineering 入门实战课：如何让 AI 稳定开发项目？》。 AI 编程正在从“写好 Prompt”进入“让 Agent 稳定干活”的阶段，真正重要的不只是怎么提问，而是如何给 Agent 准备好产品说明、架构边界、工作规则和交接记录。 这节课会带大家用 4 个基础 Markdown 文件搭建一个最小 Harness，并让开发 Agent 基于这些文档，一次性完成一个本地项目看板应用，支持项目卡片拖拽、IndexedDB 本地保存，以及通过右侧 Agent 面板用自然语言新增、删除和修改项目。 课程地址：

给梁圣尽孝渠道来了 DS招聘DeepSeek Harness产品经理 我说实话这个要求是属于真的很简单了 要求如下： 2年以上产品经理从业经验，产品逻辑清晰。特别优秀候选人可放宽年限，学历本科及以上。 能够使用 vibe coding 写代码，不一定需要技术背景。 能够设计系统性的收集数据的方法（包括问卷、访谈、A/B测试、灰度测试等），并使用统计学的工具严谨科学的分析数据。对此有系统性的思考和实践。 是 Agent 产品的高强度用户，熟悉 Agent 产品的各种形态，对 Agent 有极大的热情，对模型行为有品味有判断力，对开发者体验及用户体验有强感知。深度使用过 Claude Code、Cowork、Codex、Cursor、OpenCode、GitHub Copilot、Manus、OpenClaw、Hermes 等类似产品，并将相关产品的使用融入到自己的工作和生活中。 理解 LLM 以及 Agent 基本机制及其技术原理，包括 LLM API、KV Cache、Agent Loop、Tool Use、Reasoning、Planning、Skills、MCP、Memory、Subagent、Multi-Agent 等相关知识。对 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering 等课题有第一手实践。 具备UI/UX设计素养。能够在 AI 辅助下完成产品原型图设计、UI设计等相关的产品设计工作。 优秀的中文沟通能力。能用英文与开源社区、用户社群书面沟通。

Stripe 今天新发布了一个功能 Treasury，我觉得这会是集成在 harness engineering 中的一个重要产品，让 wanman 这类工具不仅可以做出初创公司的方案，还能直接开设银行账户，并授权 agent 使用这些账户进行付款。有意思的是，它还默认支持 crypto

这个思路做下来效果怎样还是有待评估的，不管是什么 harness engineering，离开前沿模型的 cli（不是前沿模型本身）效果都会打折。harness engineering 和 codex/cc 的界限正在变得模糊，我认为如何基于后者极速演化的基础上做 harness 才能可持续地发展。