汤道生：人工智能正式进入 Harness 时代

在3月27日的腾讯云上海峰会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生提出，人工智能已经正式进入Harness时代。他认为，AI的应用不单是选择合适模型的问题，更关键的是如何通过工程手段最大化模型的潜力。在同样的模型能力下，Harness能力，包括工具调用、上下文管理、记忆系统和工作流设计等方面，将直接影响最终效果。

AI落地从算法题转向工程题

• AI的发展早期，模型能力和算法优化是主要焦点。
• 随着技术逐步成熟，落地成为核心议题。
• 汤道生指出，仅靠模型不足以实现高效落地，Harness工程能力才是关键变量。

腾讯云如何强化Harness能力

为了提升AI的落地效果，腾讯云从多个维度加强Harness工程能力：

• 智能体开发平台ADP（Agent Development Platform）：整合RAG和知识库能力，为AI智能体提供一个专业“图书馆”，让行业专家能力可被持续积累和调用。
• Claw运行时安全沙箱：作为智能体的“神经中枢”，Claw能快速调用技能库（Skills）中的能力，连接外部系统，同时具备毫秒级启动和高效销毁机制，支持强化学习结果的验证。
• 高效容器管理：可在1分钟内启动超过十万个容器沙箱，显著提升训练效率与安全性。

Harness工程的核心要素

Harness工程能力主要体现在以下四个方面：

• 工具调用：让AI能够有效对接外部系统和工具，提升执行效率。
• 分层上下文工程：通过上下文优化，使AI更精准理解任务场景。
• 长记忆管理：支持知识积累与长期学习，使AI更“智能”。
• 工作流设计：设计高效的运行流程，提高整体系统协作能力。

对行业应用的影响

Harness工程能力的强化，将为AI在各行业的落地带来以下变化：

• 提高智能体的适应性与灵活性，使其在复杂场景中更稳定。
• 推动企业知识沉淀，实现AI与业务knowhow的深度融合。
• 降低AI落地门槛，让更多企业能够高效部署AI应用。

腾讯云的战略方向

汤道生强调，腾讯云将全面强化AI模型的Harness能力，推动以下方向：

• 持续优化智能体开发平台，连接行业知识。
• 构建安全、高效的运行时环境，保障AI系统稳定运行。
• 推进强化学习与大规模并行验证，提升AI训练效率。

这一系列举措标志着人工智能已从“模型至上”迈向“工程驱动”的新阶段。