模型決定能力下限，而Harness正在決定模型的效率上限。

文｜《中國(guó)企業(yè)家》記者閆俊文

見(jiàn)習(xí)編輯｜李原編輯｜何伊凡

頭圖來(lái)源｜視覺(jué)中國(guó)

同樣的模型，在不同的使用方式下，Token消耗成本與執(zhí)行效率會(huì)出現(xiàn)天壤之別，這已成為AI從技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)的最大痛點(diǎn)。

為破解這一關(guān)鍵瓶頸，一場(chǎng)以“Harness Engineering（約束工程）”為核心的AI新基建浪潮，正在阿里、字節(jié)、騰訊三大巨頭間全面打響，行業(yè)也從模型競(jìng)賽邁入“工程化落地”競(jìng)賽。

什么是Harness？其英文直譯為馬具、韁繩。如果將大模型比作一匹潛力無(wú)限的烈馬，Harness便是駕馭它的全套駕駛系統(tǒng)，統(tǒng)籌調(diào)度工具、上下文記憶、工作流路徑，進(jìn)而直接決定AI能否穩(wěn)定、高效、低成本地創(chuàng)造價(jià)值。

近期，騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生撰文指出：“人工智能正式進(jìn)入了Harness時(shí)代。”

來(lái)源：AI生成

他強(qiáng)調(diào)，AI行業(yè)正在發(fā)生標(biāo)志性轉(zhuǎn)變——業(yè)界不再只聚焦模型本身，模型之外的代碼、配置、執(zhí)行邏輯、反饋循環(huán)、約束機(jī)制等一整套體系，共同構(gòu)成了Harness的核心范疇。“騰訊將全面強(qiáng)化模型的Harness與工具能力，以精細(xì)化工程實(shí)現(xiàn)最大化釋放大模型價(jià)值。”

無(wú)獨(dú)有偶，4月2日，火山引擎總裁譚待在被問(wèn)到“Harness Engineering”相關(guān)問(wèn)題時(shí)，也對(duì)《中國(guó)企業(yè)家》等媒體談道：框架必須與模型協(xié)同進(jìn)化，字節(jié)跳動(dòng)旗下ArkClaw智能體體系已可以支撐多模態(tài)與復(fù)雜任務(wù)閉環(huán)執(zhí)行。

模型決定能力下限，而Harness正在決定模型的效率上限。巨頭間的核心競(jìng)賽已不是“誰(shuí)的模型參數(shù)更強(qiáng)”，而是誰(shuí)能讓AI更高效地干活、更低成本地落地、更深度地重構(gòu)企業(yè)工作流。

從組織架構(gòu)調(diào)整到技術(shù)框架搭建，從桌面Agent普及到Skill生態(tài)擴(kuò)張，中國(guó)科技大廠的人力、資本與算力資源，正重新排布——其本質(zhì)是對(duì)AI時(shí)代工作流定義權(quán)的爭(zhēng)奪。

當(dāng)前，三巨頭路線也呈現(xiàn)出清晰分野：阿里一方面以Token為核心，打造了模型、MaaS平臺(tái)和Agent應(yīng)用的協(xié)同作戰(zhàn)模式，另一方面也加強(qiáng)了從GPU、云沙盒到安全體系的全棧基建能力；騰訊聚焦于產(chǎn)品化落地與生態(tài)協(xié)同；字節(jié)則深耕多模態(tài)模型與Harness框架一體化，形成各具特色的競(jìng)爭(zhēng)策略。

從桌面工程到Skills

作為AI時(shí)代的調(diào)度中樞，Harness的高效運(yùn)轉(zhuǎn)，高度依賴(lài)底層能力支撐，也依賴(lài)于Coding與Skills能力的夯實(shí)。

可以說(shuō)，Harness、Coding與Skills三者，共同構(gòu)成了AI落地的工程體系。其中，Coding負(fù)責(zé)生成代碼、工具與軟件，讓AI具備執(zhí)行操作的基礎(chǔ)能力。Skills是封裝后的可復(fù)用技能，將高頻任務(wù)模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化。Harness則是頂層的約束與調(diào)度系統(tǒng)，統(tǒng)一管理工作流、上下文、記憶、權(quán)限與成本。

來(lái)源：AI生成

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Coding造工具，Skills存經(jīng)驗(yàn)，Harness管全局。相應(yīng)地，各家科技大廠近期也都在圍繞這幾大方向，排兵布陣。

2025年，阿里、字節(jié)、騰訊先后推出了AI Coding工具——Qoder、Trae、Codebuddy，極大提升了代碼效率，也極大壓縮了產(chǎn)品周期。

2026年開(kāi)年，三大廠又同步推出了桌面Agent產(chǎn)品，并密集上線Skills廣場(chǎng)，目標(biāo)直指全面重構(gòu)企業(yè)工作流。

其中，阿里QoderWork于今年1月上線，由Qoder團(tuán)隊(duì)打造，目前已收獲幾十萬(wàn)用戶(hù)，近80%用戶(hù)日均發(fā)起3次以上任務(wù)。

阿里巴巴Qoder負(fù)責(zé)人叔同對(duì)《中國(guó)企業(yè)家》預(yù)測(cè)：未來(lái)Agent的核心能力將是自我進(jìn)化：缺工具就自動(dòng)Coding生成工具。他將Skill比作《黑客帝國(guó)》電影中，主角在系統(tǒng)中快速學(xué)習(xí)新技能。小到個(gè)人、大到企業(yè)，都可將能力蒸餾為Skill，并實(shí)現(xiàn)任意復(fù)制。

騰訊則推出了辦公智能體WorkBuddy。騰訊云AI智能體產(chǎn)品總監(jiān)黃廣民則表示：未來(lái)工作模式將全面云端化，多人可以通過(guò)對(duì)話協(xié)同，調(diào)度不同的Agent完成分工。“如果Agent實(shí)現(xiàn)全自主運(yùn)行，軟件開(kāi)發(fā)全流程都可上云，形成云端軟件工廠。App與創(chuàng)意可批量落地，大幅釋放生產(chǎn)力。”

字節(jié)則在Coding產(chǎn)品Trae的基礎(chǔ)上，推出了SOLO桌面版，主打一站式辦公任務(wù)解決方案。

目前，阿里、騰訊、字節(jié)三家也均建成了Skill廣場(chǎng)：QoderWork擁有數(shù)十個(gè)社區(qū)共享技能，用戶(hù)使用超十萬(wàn)次；騰訊WorkBuddy匯聚了140多位專(zhuān)家、1000多個(gè)常用Skill，成為企業(yè)級(jí)能力中樞。

Token至上，AI原生

隨著AI工程化落地進(jìn)入深水區(qū)，科技巨頭的內(nèi)部組織與工作范式也在發(fā)生深刻變革。以高速迭代、AI原生、Token為核心的團(tuán)隊(duì)文化被推崇，企業(yè)變革也呈現(xiàn)出兩大鮮明特征：一是行動(dòng)堅(jiān)決、迭代節(jié)奏極致壓縮；二是全面擁抱AI，以Token消耗與效能產(chǎn)出為核心，重構(gòu)團(tuán)隊(duì)的運(yùn)行規(guī)則。

叔同告訴《中國(guó)企業(yè)家》：QoderWork的研發(fā)團(tuán)隊(duì)僅5人，從啟動(dòng)開(kāi)發(fā)到上線公測(cè)，僅用時(shí)7天，團(tuán)隊(duì)高度復(fù)用了Qoder既有的基礎(chǔ)設(shè)施，將精力集中于功能研發(fā)，以及保障系統(tǒng)安全和數(shù)據(jù)安全。

作為2010年便加入阿里巴巴的技術(shù)管理者，叔同曾主導(dǎo)推動(dòng)阿里全面容器化、統(tǒng)一調(diào)度與混合部署，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)云原生轉(zhuǎn)型；如今，他正帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)探索AI原生與Agent原生的全新產(chǎn)品形態(tài)，完成從云原生到AI原生的時(shí)代跨越。

在他看來(lái)，AI原生組織的核心特征，是要鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)大規(guī)模使用Token，在關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)10倍以上的效能突破。這種變革不只局限于產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，更要貫穿創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)、PRD（產(chǎn)品需求文檔）快速生成、需求分析等全流程。各工種、各環(huán)節(jié)都要全面以Agent自主工作為抓手提效，最終形成持續(xù)創(chuàng)新與高速迭代能力。

“我們希望成為行業(yè)中非常先進(jìn)的一批團(tuán)隊(duì)。”叔同說(shuō)。

叔同 來(lái)源：受訪者

數(shù)字經(jīng)濟(jì)價(jià)值分配邏輯，正在發(fā)生根本性遷移。軟件的價(jià)值形態(tài)被AI重構(gòu)，但價(jià)值本身并未消失，而是持續(xù)向大模型、算力體系與AI運(yùn)行服務(wù)轉(zhuǎn)移。

對(duì)此，叔同提出明確判斷：未來(lái)價(jià)值分配將呈現(xiàn)快速遷移局面：“100元產(chǎn)業(yè)投入中，僅會(huì)有1~5元分配給軟件和代碼生產(chǎn)環(huán)節(jié)，剩余的更多價(jià)值，都會(huì)流向Token相關(guān)產(chǎn)業(yè)，包括GPU算力、云平臺(tái)與大模型基座廠商。”

對(duì)技術(shù)從業(yè)者而言，核心能力要求也隨之改變，程序員的工作重心將從編寫(xiě)代碼轉(zhuǎn)向需求判斷、管理Agent、調(diào)度任務(wù)、評(píng)估輸出質(zhì)量與規(guī)范執(zhí)行流程。與之對(duì)應(yīng)，日活、用戶(hù)使用時(shí)長(zhǎng)也不再是評(píng)估產(chǎn)品的核心依據(jù)，迭代速度與市場(chǎng)占有率成為衡量產(chǎn)品價(jià)值的關(guān)鍵。

叔同告訴《中國(guó)企業(yè)家》，在阿里巴巴內(nèi)部，AI落地的評(píng)估體系已從微觀代碼生成量，轉(zhuǎn)向宏觀Token消耗與價(jià)值產(chǎn)出比對(duì)。通過(guò)Token消耗規(guī)模與業(yè)務(wù)增值幅度，可以判斷出AI落地的成效。

目前，阿里的HR、法務(wù)等中后臺(tái)職能崗位，已全面使用AI工具QoderWork。叔同同時(shí)指出：企業(yè)工作流的系統(tǒng)性重塑，必然伴隨著短期挑戰(zhàn)。Token成本高企、局部案例效果不及預(yù)期等現(xiàn)象會(huì)客觀存在。

“企業(yè)應(yīng)該鼓勵(lì)消耗Token、以產(chǎn)出十倍價(jià)值為目標(biāo)驅(qū)動(dòng)。讓Agent多干活、高產(chǎn)出，才是未來(lái)趨勢(shì)。”

騰訊同樣在內(nèi)部推行AI原生變革，黃廣民透露：WorkBuddy從0到內(nèi)測(cè)，僅用時(shí)兩天，當(dāng)前版本迭代速度達(dá)到每日兩版。團(tuán)隊(duì)與AI Coding工具協(xié)同順暢，實(shí)現(xiàn)了人與AI 24小時(shí)的不間斷協(xié)作。

他表示，WorkBuddy與Codebuddy的應(yīng)用，盡管短期會(huì)帶來(lái)組織的成本結(jié)構(gòu)變化，但從騰訊內(nèi)部數(shù)據(jù)看，AI工具帶來(lái)的整體收益顯著高于投入。企業(yè)應(yīng)站在宏觀視角評(píng)估長(zhǎng)期收益，過(guò)度聚焦個(gè)別失敗案例，將錯(cuò)失工作模式變革的戰(zhàn)略窗口。

戰(zhàn)局升級(jí)

當(dāng)模型能力只是AI落地的基礎(chǔ)要件，桌面Agent進(jìn)入商業(yè)化落地階段，市場(chǎng)格局也正在迎來(lái)新變量。在2025年登陸資本市場(chǎng)的大模型初創(chuàng)企業(yè)MiniMax與智譜AI，也正強(qiáng)勢(shì)入局，成為AI工程化賽道上不可忽視的新興力量。

2026年4月14日，MiniMax對(duì)旗下桌面端Agent進(jìn)行了兩項(xiàng)重要更新，正式推出Pocket便攜功能與Computer Use電腦操控能力。

智譜AI的布局更早一步，于3月10日上線AutoClaw（澳龍）桌面智能體，預(yù)置超過(guò)50項(xiàng)高頻Skill，支持一鍵接入飛書(shū)等辦公工具。4月17日，智譜進(jìn)一步宣布，AutoClaw正式上線自進(jìn)化機(jī)制與Skill商店，用戶(hù)無(wú)需額外配置即可持續(xù)獲得升級(jí)后的自動(dòng)化能力。

來(lái)源：視覺(jué)中國(guó)

在基礎(chǔ)設(shè)施層面，兩家模型公司同步推進(jìn)Infra層技術(shù)突破，構(gòu)建更完整的Harness工程體系。4月16日，MiniMax發(fā)布全球首個(gè)云端沙箱Hermes，并推出基于該架構(gòu)的MaxHermes智能助手。

智譜AI同樣將技術(shù)重心放在工程化與自進(jìn)化體系。財(cái)報(bào)電話會(huì)上，智譜CEO張鵬提出，智能范式正經(jīng)歷關(guān)鍵躍遷：從輕量化Vibe Coding，逐步走向工業(yè)級(jí)Agentic Engineering（智能體工程）。這一演進(jìn)將持續(xù)突破智能上限，并推動(dòng)Token調(diào)用量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

張鵬進(jìn)一步指出，未來(lái)衡量個(gè)體與組織價(jià)值的核心標(biāo)準(zhǔn)，將從信息持有量轉(zhuǎn)向“Token架構(gòu)師”能力。在這一新的產(chǎn)業(yè)邏輯中，Agent的執(zhí)行能力將與Token消耗量高度綁定，Agent規(guī)模化落地直接等同于Token的商業(yè)化兌現(xiàn)，AI產(chǎn)業(yè)的價(jià)值分配體系由此被徹底重構(gòu)。

從Harness工程的全面鋪開(kāi)，到Coding與Skills生態(tài)的層層夯實(shí)，再到AI原生組織與Token價(jià)值體系的深度重構(gòu)，一場(chǎng)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)革命已然成型。而Token的崛起，則是價(jià)值分配體系向生產(chǎn)力核心環(huán)節(jié)遷移的必然結(jié)果。

一場(chǎng)關(guān)乎效率、成本、生態(tài)與話語(yǔ)權(quán)的重塑剛剛開(kāi)始。未來(lái)，勝負(fù)手將不再是誰(shuí)擁有最強(qiáng)的模型，而是誰(shuí)能以更成熟的工程體系、更開(kāi)放的生態(tài)協(xié)同、更高效的價(jià)值轉(zhuǎn)化，讓AI穩(wěn)定、持續(xù)、規(guī)模化地創(chuàng)造真實(shí)商業(yè)價(jià)值。