摘要提到 OpenAI 于 2026 年 2 月发布博客《Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world》，讨论当人类不再写代码时，软件工程变得更“工程化”的观点。
Harness Engineering：当人类不再写代码，软件工程反而更"工程"了
导语
2026 年 2 月，OpenAI 发了一篇博客，标题是 Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world。
文章讲了一件听起来挺疯狂的事：他们用 Codex Agent 从零构建了一个软件产品，五个月交付上线，代码量约一百万行——没有一行是人写的。
不是"大部分由 AI 生成"，不是"人写框架 AI 填细节"，而是从第一个 git commit 开始，应用逻辑、测试、CI 配置、API 文档、内部工具、可观测性堆栈——全部由 Codex 自主产出。人类工程师全程只做一件事：设计环境，然后看着 Agent 干活。
这篇文章在技术圈引发了剧烈讨论。有人说这是"软件工程的终结"，有人说这是"新一轮炒作"。
我觉得都不对。这是软件工程的一次范式迁移——工程师不是消失了，而是从"写代码的人"变成了"设计笼子的人"。
OpenAI 管这套方法论叫 Harness Engineering。Harness 这个词很妙——它既有"驾驭"的意思（驾驭一匹烈马），也有"挽具"的意思（套在马身上的缰绳和鞍具）。一个词同时说清了两件事：Agent 是干活的马，工程师是造缰绳的人。
这篇文章拆解这套方法论的核心思路、技术细节和工程哲学。
一、先看数据：3 个人，5 个月，100 万行代码
在聊方法论之前，先感受一下这个实验的规模：
开发周期 5 个月 起始团队 3 名工程师 后期团队 7 名工程师 代码规模 ~100 万行 人工编写的代码 0 行 处理的 PR 数量 ~1,500 个 人均日处理 PR 3.5 个 效率提升 相比手写代码快 ~10 倍 产品状态 已上线，有内部 DAU 和外部 Alpha 测试者3 个人，每天处理 3.5 个 PR，5 个月干了 1500 个 PR。 如果是传统开发模式，这至少需要 20-30 人的团队。
但更值得注意的是后面发生的事：团队从 3 人扩展到 7 人后，吞吐量不但没有因为沟通成本增加而下降，反而继续增长。这违反了布鲁克斯法则（"向进度落后的软件项目增加人手，只会使其更加落后"），说明这套工作方式的扩展性和传统团队完全不同。
为什么？因为人和人之间几乎没有代码层面的依赖了。每个工程师面对的不是"我在写的代码和你在写的代码会不会冲突"，而是"我设计的环境和你设计的环境是否兼容"。后者的耦合度天然更低。
二、核心理念：人类掌舵，Agent 划桨
Harness Engineering 的核心观点可以浓缩为一句话：
工程师的工作不再是编写代码，而是设计环境、明确意图、构建反馈回路。
这三个词值得展开说。
2.1 设计环境
传统软件工程中，"环境"是指开发环境——IDE、编译器、依赖管理。在 Harness Engineering 中，"环境"的含义被极大扩展：你的整个代码仓库、架构约束、Linter 规则、文档结构、CI 管线，都是 Agent 的运行环境。
Agent 不是在"你的代码库里帮你写代码"，而是"在你设计的环境里自主完成任务"。环境设计得好，Agent 写出的代码自然规范；环境设计得烂，Agent 就会四处漂移。
这有点像城市规划：你不需要亲自盖每一栋楼，但你需要划定道路、规定容积率、制定建筑规范。楼是开发商盖的，但城市的样子是规划师决定的。
2.2 明确意图
传统开发中，PM 写 PRD，工程师理解需求后写代码。在 Harness Engineering 中，工程师做的事更接近 PM：把模糊的大目标拆解成 Agent 能执行的小任务序列。
OpenAI 团队称之为"深度优先工作法"：
- 把一个大功能拆成多个独立模块
- 每个模块进一步拆成设计 → 编码 → 测试 → 评审
- 每一步都明确输入、输出和验收标准
- 然后提示 Agent 逐个构建
注意：这不是"写更好的 Prompt"。这是把软件架构的思维方式从"我怎么实现这个功能"迁移到"我怎么描述这个功能，使得 Agent 能独立实现它"。两者的抽象层次完全不同。
2.3 构建反馈回路
这是最关键的一环。Agent 会犯错，会漂移，会产生低质量代码。Harness Engineering 的核心信仰不是"Agent 不会出错"，而是"出错了能快速被发现和纠正"。
当进展受阻时，OpenAI 团队不再追问"怎么让 Agent 更努力"，而是追问一个完全不同的问题：
"究竟需要什么样的能力（工具、抽象层），以及如何让这个能力对 Agent 清晰可读？"
这个思维转变至关重要——你不是在调教 Agent，你是在升级 Agent 的运行时环境。
三、五大工程实践：让 Agent "看得见、跑得稳、不走偏"
方法论好理解，但魔鬼在细节里。OpenAI 团队在文中详细披露了五个核心工程实践，每一个都值得拆开说。
3.1 让应用对 Agent 可读（Application Legibility）
问题：Agent 能写代码，但它"看不见"自己写的代码跑起来是什么样。你让它写一个 UI 组件，它能把 JSX 写对，但它不知道渲染出来的按钮是不是歪了、颜色是不是错了、交互是不是卡了。
传统流程中，这靠人工 QA——工程师亲自打开浏览器看一眼。但在一天要处理 3.5 个 PR 的节奏下，人工 QA 直接成为瓶颈。
解决方案：让 Agent 自己"看见"应用。
OpenAI 团队做了几件事：
- Git Worktree 集成：每次代码变更，Codex 可以在独立的 worktree 中启动一个完整的应用实例。不同 PR 之间互不干扰。
- 接入 Chrome DevTools Protocol（CDP）：让 Codex 能操作浏览器——截图、读取 DOM 快照、模拟点击和导航。这意味着 Agent 可以自己复现 bug、验证修复、录制演示视频。
- 本地可观测性堆栈：部署了完整的日志和指标系统，Agent 可以用 LogQL 查日志、用 PromQL 查指标。出了问题，Agent 自己看日志排查。
这三个能力叠加在一起，实现了一个关键跃迁：Agent 不再是"盲写代码"，而是"写代码 → 跑起来看效果 → 自己改 → 再看"的闭环。
一个有意思的细节：Codex 经常在单个任务上持续工作超过 6 小时。通常发生在人类睡觉的时候——工程师晚上提交一批任务，早上起来收 PR。这大概是"异步协作"的终极形态了。
3.2 代码仓库即记录系统（Repo as Record）
问题：Agent 没有记忆。每次启动一个新任务，它对项目的理解从零开始。你得告诉它"这个项目用什么框架、什么约定、什么架构"，否则它写出来的代码风格五花八门。
最直觉的解决方案是写一个超长的 AGENTS.md，把所有规则、约定、架构决策全塞进去。
OpenAI 明确否决了这种做法。
原因有三：
- 挤占上下文：一个几千行的指令文件会吃掉大量上下文窗口，留给"正事"的空间就少了
- 容易腐烂：代码在变，但指令文件没人维护，很快就过时
- 难以核实：你怎么验证 Agent 真的按照文件里的规则做了？
他们的替代方案是"地图模式"：
AGENTS.md（约 100 行）
├── 项目概述：一句话说清楚这是什么
├── 架构入口：指向 docs/architecture/
├── 设计文档：指向 docs/design/
├── 编码规范：指向 docs/conventions/
├── 执行计划：指向 docs/plans/
└── 参考资料：指向 docs/reference/
AGENTS.md 只是一张"目录"——大约 100 行——告诉 Agent "你要找什么信息，去哪个目录看"。
具体的知识分散在结构化的 docs/ 目录中：
这叫"渐进式披露"（Progressive Disclosure）：Agent 从稳定的入口点开始，按需获取信息，而不是一开始就被海量指令淹没。
更精妙的是维护机制：
- Linter 和 CI 作业会自动验证文档是否过时
- 定期运行"doc-gardening"Agent——专门负责扫描并清理过时文档
对，你没看错：用 Agent 来维护给 Agent 看的文档。 这是一个自指的系统。
3.3 用架构约束规范 Agent 的"品味"（Codifying Architecture and Taste）
问题：100 万行代码，由 Agent 在 5 个月内写成。如果不加约束，代码风格会极度混乱——同一个功能，Agent 可能用三种不同的方式实现。
传统团队靠 Code Review 统一风格。但在 Agent 每天产出 3.5 个 PR 的节奏下，你不可能逐行审查。
解决方案：不靠审查，靠约束。让 Agent 只能在规定的"赛道"里跑。
严格的分层架构
每个业务域被强制分为六层，依赖关系严格单向：
Types → Config → Repo → Service → Runtime → UI
- Types 层：纯类型定义，不依赖任何其他层
- Config 层：只依赖 Types
- Repo 层：数据访问，只依赖 Types 和 Config
- Service 层：业务逻辑，只依赖 Types、Config、Repo
- Runtime 层：运行时编排，可以依赖上面所有层
- UI 层：只依赖 Runtime 暴露的接口
依赖方向由 CI 自动验证。如果 Agent 写了一段 UI 代码直接调用了 Repo 层，CI 直接报错，PR 过不了。
这种严格程度在人类团队中很难推行——总有人觉得"这次绕一下没关系"。但 Agent 不会抱怨，不会走捷径，不会"下次再改"。只要 CI 不过，它就改。
Providers 模式
横切关注点（认证、遥测、日志、错误处理）不允许在代码中随意引入。只能通过一个统一的 Provider 接口注入：
// ✅ 正确：通过 Provider 获取
const auth = useProvider('auth');
// ❌ 错误：直接 import
import { getSession } from '../auth/session';
这确保了每个横切关注点都有单一入口，Agent 不会在不同模块里搞出五种不同的认证方式。
自定义 Linter
OpenAI 让 Codex 自己生成了一套自定义 Linter，强制执行：
- 结构化日志（不允许
console.log） - 命名约定（文件名、变量名、函数名）
- 文件大小限制（单文件不能超过一定行数）
- Import 规则（不允许跨层依赖）
最妙的一点：每条 Linter 规则的错误信息中，直接包含修复指令。
ERROR: File exceeds 300 lines limit.
FIX: Split into smaller modules. Move helper functions to utils/.
See docs/conventions/file-size.md for guidelines.
这样 Agent 看到报错后，不需要额外的上下文就知道怎么改。错误信息本身就是 Prompt。
技术选型偏好
团队在选择依赖库时，有一条特殊的原则：倾向于选择 API 稳定、可组合、且在训练数据中表现良好的库。
这意味着：
- 选 Express 而不是最新的某个小众框架
- 选 PostgreSQL 而不是刚出的 NewSQL
- 选社区庞大、Stack Overflow 问答丰富的工具
原因很简单：Agent 的能力和它在训练时见过的代码高度相关。用一个训练集中有大量示例的库，Agent 更不容易犯错。
3.4 高吞吐量改变合并理念（Throughput Changes Merge Philosophy）
问题：当 Agent 的产出速度远超人类的审查能力时，传统的合并流程就成了瓶颈。
传统模式：写代码 → 提 PR → 等 Review → 改 → 再等 → 合并。整个 PR 生命周期可能持续数天。
但在 Agent 一天出 3.5 个 PR 的节奏下，如果每个 PR 都要两三天才能合，积压会呈指数增长。
OpenAI 的应对方式是：降低合并门槛，接受更高的纠错频率。
核心逻辑：
在 Agent 产出远超人类注意力的系统中，等待的成本高于纠错的成本。
具体做法：
- 缩短 PR 生命周期：减少不必要的阻塞门。如果自动化测试全过，CI 全绿，就可以合。
- 测试偶发失败不阻塞：偶尔的 flaky test 通过重跑解决，而不是无限期阻碍进展。
- 快速回滚优于严格审查：出了问题，让 Agent 再开一个 PR 修复，而不是在合并前花大量时间预防所有可能的问题。
这和 Google 的"Trunk-Based Development"有相似之处，但更极端——因为代码的"作者"本身就是可以随时叫回来修 bug 的 Agent，修复的边际成本几乎为零。
3.5 对抗熵增：垃圾收集（Entropy and Garbage Collection）
问题：完全自主的 Agent 会引入"漂移"——随着时间推移，代码库会逐渐积累不一致的风格、冗余的工具函数、过时的注释、重复的实现。
这不是 bug，这是熵增。就像一间没人打扫的房子，不是某个东西坏了，而是整体越来越乱。
解决方案：建立持续的"清理循环"。
编码"黄金原则"
把主观的代码品味转化为可机械执行的规则。比如：
"代码要简洁" 单函数不超过 30 行 "不要重复造轮子" 偏好使用shared/utils/ 中的现有工具
"命名要有意义"
函数名必须以动词开头，变量名必须是名词短语
"错误处理要规范"
所有错误必须通过 ErrorProvider 上报
主观规则无法被 CI 验证，机械规则可以。 Harness Engineering 的一个核心工作就是：持续把前者翻译成后者。
后台清理 Agent
团队定期运行专门的 Codex 任务：
- 扫描代码库中偏离约定的地方
- 生成重构 PR
- 自动运行测试验证重构是否安全
- 提交 Review
这些"清理 Agent"就像代码库的"保洁阿姨"——不写新功能，专门收拾乱摊子。
OpenAI 在文中用了一个精妙的类比：
技术债务像高息贷款，应该小额常还，而不是累积后痛苦偿还。
传统团队的做法是"先欠着，等有空了搞一次大重构"。Harness Engineering 的做法是"每天自动还一点，永远不让债务累积到需要大重构的程度"。
四、端到端自主流程：Agent 从"工具"变成"同事"
把上面五个实践拼在一起，OpenAI 实现了一个完整的端到端自主功能开发流程：
1. 验证代码库当前状态
↓
2. 复现 Bug 并录制视频
↓
3. 实施修复
↓
4. 启动应用，自行验证
↓
5. 录制演示视频
↓
6. 打开 PR，回应评审反馈
↓
7. 检测并修复构建故障
↓
8. 仅在必要时交由人工处理
↓
9. 合并更改
注意第 8 步："仅在必要时交由人工处理"。这不是"人类审查每个 PR"，而是"只有 Agent 搞不定的才找人"。人类从审查者变成了兜底者。
这个流程中，Agent 不仅写代码，还：
- 自己启动应用看效果
- 自己录视频证明功能正常
- 自己回应代码评审意见
- 自己检测并修复 CI 故障
如果不看署名，你很难区分这个工作流和一个普通工程师的日常有什么不同。
五、Harness Engineering 的哲学内核
聊完了技术细节，我想把这套方法论的哲学内核提炼出来。
5.1 控制论，而不是管理学
传统软件工程本质上是一个管理学问题：怎么组织人、分配任务、协调进度、管理复杂度。
Harness Engineering 本质上是一个控制论问题：怎么设计一个系统，使得 Agent 在其中运行时，输出收敛于期望目标，而不是发散到混乱。
控制论的核心要素——传感器（可观测性）、执行器（代码生成）、反馈回路（CI + Linter + 文档验证）——在 Harness Engineering 中都有直接对应物。
传感器 Chrome DevTools、LogQL、PromQL、DOM 快照 执行器 Codex Agent（代码生成和修改） 控制器 工程师（设计环境和约束） 反馈信号 CI 结果、Linter 报错、测试覆盖率、截图对比 设定点 架构约束、编码规范、验收标准 干扰 熵增、漂移、偶发错误5.2 "不可能三角"的突破
传统软件工程有一个"不可能三角"：速度、质量、成本——三选二。
Harness Engineering 声称可以同时改善三者。这听起来像营销话术，但逻辑上有一定道理：
- 速度：Agent 7×24 工作，单任务可持续 6+ 小时，不需要休息、开会、对齐
- 质量：严格的架构约束 + 自动化 Linter + 持续的清理 Agent，从环境层面保障质量
- 成本：3 人团队干了 30 人的活，算上 Codex 的 API 费用，总成本仍然大幅下降
当然，这有一个前提：你得先投入大量时间设计环境。这是一次性的固定成本，但一旦环境搭建好，边际成本趋近于零。
5.3 "纪律"的新含义
OpenAI 在文章结尾写了一句耐人寻味的话：
软件工程需要的纪律不再体现在代码本身，而是体现在支撑结构、工具、抽象和反馈回路上。
以前，"有纪律的工程师"意味着：代码写得干净、测试覆盖充分、文档及时更新、PR 描述清晰。
现在，"有纪律的工程师"意味着：架构约束设计得严密、Linter 规则覆盖得全面、文档结构维护得新鲜、反馈回路闭合得快速。
代码质量从"个人修养"变成了"系统属性"。就像工厂的产品质量不取决于某个工人手艺多好，而取决于生产线设计得多精密。
六、这对普通开发者意味着什么？
如果你不在 OpenAI 工作，没有 Codex 的内部版本，Harness Engineering 对你有什么启发？
6.1 立刻可以做的事
重新审视你的 AGENTS.md（或 .cursorrules、.clinerules）。
大多数人的做法是把所有规则塞进一个大文件。OpenAI 的经验告诉我们：这不好使。改成"地图模式"——入口文件只做目录，具体知识分散在结构化的文档中。
给 Linter 规则加上修复指令。
如果你的团队已经在用 ESLint / Pylint / golangci-lint，试着在每条自定义规则的报错信息里写清楚"应该怎么改"。这不仅帮 Agent，也帮新入职的同事。
开始用分层架构约束 Agent。
不需要像 OpenAI 那样搞六层。哪怕只是简单地把"数据层"和"业务层"的边界用 import 规则锁死，就能显著减少 Agent 的代码漂移。
6.2 需要转变的思维
从"怎么写"到"怎么描述"。
当你遇到一个需求，不要第一时间想"我该怎么实现"，而是想"我该怎么描述这个需求，使得 Agent 能独立实现"。这两种思维方式训练的是完全不同的能力。
从"预防错误"到"快速纠错"。
不要试图在 Agent 写代码之前预防所有可能的错误。那是不可能的。把精力放在"出错后能多快发现和修复"上。好的反馈回路比好的 Prompt 重要一百倍。
从"审查代码"到"审查环境"。
以后 Code Review 的重点不再是"这行代码写得对不对"，而是"我们的架构约束是不是有漏洞？Linter 是不是漏了某种 pattern？文档是不是过时了？"。审查环境比审查代码更高杠杆。
七、挑战与局限
Harness Engineering 很诱人，但也有明显的局限性：
1. 环境设计本身就是一项极高的技能
OpenAI 团队的工程师不是普通工程师——他们对软件架构、系统设计、可观测性有极深的理解。"设计一个好环境"比"写好代码"的门槛可能更高，而不是更低。
2. 对 Agent 能力有强依赖
Codex 是 OpenAI 的旗舰产品，普通开发者用的开源模型或其他 Agent 能达到同等水平吗？如果 Agent 的能力不够，再好的环境设计也无法弥补。
3. 适用场景可能有限
文章中的产品是一个 Web 应用——这恰好是 LLM 训练数据中最丰富的领域。如果你做的是嵌入式系统、高频交易、或者冷门语言的项目，Agent 的表现可能大打折扣。
4. "零人工代码"可能有误导性
虽然没有人工编写的"代码"，但工程师编写了大量的"环境代码"——架构文档、Linter 规则、CI 配置、约束定义。这些东西本质上也是"代码"，只是换了一种形态。
八、结语
Harness Engineering 不是"AI 取代程序员"的故事，也不是"未来的程序员只需要写 Prompt"的童话。
它是一个更深刻的命题：当代码的生产可以被自动化时，软件工程的"工程"到底是什么？
答案似乎是：工程从来不是关于"写"的，而是关于"控制"的。 控制质量、控制复杂度、控制变化的方向。以前我们通过亲自编写代码来实现控制，现在我们通过设计环境来实现控制。
手段变了，本质没变。
这对工程师来说，既是挑战，也是机遇。那些真正理解"工程"而非仅仅擅长"编码"的人，在 Agent 时代的价值不是下降了，而是上升了。
因为在一个 Agent 都会写代码的世界里，"知道该写什么"和"知道怎么确保写对"，才是真正稀缺的能力。
参考资料
- OpenAI 原文：Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world
- Ryan Lopopolo, OpenAI, 2026.02.11