Agent專題報告：Harness Engineering，構建自主進化的金融Agent.pdf

上傳者：楚**
時間：2026/06/12
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本報告探討了AI工程化從提示詞工程、上下文工程向駕馭工程（Harness Engineering）的演進，指出Agent的可靠性核心在于Harness設計。報告提煉出Harness設計的四大核心模塊：Agent Loop（執行引擎與決策循環）、Agent記憶（漸進式文檔披露）、Agent優化（Meta-Harness架構，AI自動優化Harness）及Agent熵管理（對抗系統熵增的清理機制）。基于此，報告構建了基于威科夫（Wyckoff）技術分析的可自主進化Agent，系統由Predictor、Critic、Reflector、Evolver四個子Agent組成，通過結構化JSON協作完成“預測→批判→反思→進化”的閉環迭代。在進化機制上，借鑒GEPA算法，利用自然語言反思替代傳統強化學習的標量獎勵，讓Agent明白失敗根因并生成改進提示詞。這種Agent Learning范式不同于傳統機器學習，無需海量數據，通過語義化邏輯總結即可快速學習不同股票類型的特征，為金融投研提供了新的技術路徑。