杨思义
系统架构
Demis：AI for Science 是十年核心赛道
面对大模型时代指数级爆发的Token消耗，许多人感到焦虑。但事实上，AI工程技术的演进，本质上正是一场不断追求极致效率、降低资源消耗的“瘦身”革命。回顾AI协作范式的演进，从Prompt Engineering（提示词工程）到Context Engineering（上下文工程），再到如今的Harness Engineering（驾驭工程），每一次跨越都在让系统变得更智能、更节省。在早期的提示词阶段，我们试图用一份静态的“说明书”去驾驭动态的模型，往往需要反复试错，消耗大量Token。到了上下文工程阶段，焦点转向了动态信息的管理，通过RAG（检索增强生成）和上下文压缩技术，模型不再需要盲目检索所有无关内容，而是精准获取所需信息，这本身就大幅减少了额外消耗。而如今的Harness Engineering，更是将这种效率推向了新高度。它不再纠结于单次指令的遣词造句，而是为AI智能体构建一整套可靠运行的“工作环境”与约束机制。在这个微型系统工程中，状态监控、自动化验证循环和多代理编排被系统化地整合。当AI拥有了清晰的边界和自主运转的机制，它便能避免在无效任务中“过度思考”和盲目消耗。这种从“指导行为”到“架构环境”的转变，让AI在执行复杂任务时更加精准，从技术底层实现了Token消耗的有效降低。这种AI工程的降本增效，在电力行业的技术创新中展现出了巨大的应用潜力。电力系统的调度、巡检与风控，往往伴随着海量数据的处理。将Harness Engineering引入电力场景，意味着AI不再是每次都重新理解庞大电网数据的“新手”，而是在一个成熟的运行框架内，按需调用端云协同算力，实现简单任务零消耗、复杂任务精准调度。从提示词的雕琢到驾驭环境的构建，AI正变得越来越聪明，也越来越“节俭”。这不仅是一场技术的自我进化，更是AI深度赋能千行百业、推动社会生产力向“高效、低成本”迈进的必由之路。
发布于 河南
2
评论
2
未登录
友善发言
评论
加载中
