面向技术产品经理的 Agent Harness 设计：从任务编排到可验证交付
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原创 互联网产品团队 2026-11-04 20:00 广东 把用户目标转化为可执行任务、工具契约、权限策略、结构化结果和可验收的工程系统。 作者：vivo 互联网产品团队- Meng Disheng 目录 01. Agent 产品为什么需要技术建模 02. 从用户目标到 Agent Workflow 03. 任务模型：不要只设计一轮对话 04. 工具设计：产品经理要定义工具契约 05. 权限与副作用：用风险等级设计审批 06. 结果协议：从文本回答到结构化交付 07. 失败处理：重试、恢复与幂等性设计 08. 可观测性与验收：监控不能替代验证 09. 案例：反馈分析 Agent 的技术设计 10. 产品经理的交付物：需要围绕关键业务动作 11. 总结：从功能需求到 Agent 系统契约 面向产品经理的 Agent Harness 设计指南：把用户目标转化为可执行任务、工具契约、权限策略、结构化结果和可验收的工程系统。 产品经理在设计 Agent 产品时，不仅仅只写 Prompt、页面和最终输出，还要参与定义 Agent 如何执行任务、调用工具、控制权限、处理失败并交付结果。 1分钟看图掌握核心要点👇 01 Agent 产品为什么需要技术建模 传统产品需求往往可以用“输入—处理—输出”描述：用户提交信息，系统完成处理，再返回结果。但 Agent 产品通常不是一次同步调用，而是一段可能持续较长时间的工作过程。它可能需要读取多个数据源、调用多个工具、等待用户确认、处理外部系统失败，并在中间生成可复用的结果。 因此，Agent 产品需求不能只描述“用户输入什么、模型回答什么”。它至少要解释任务如何拆分、步骤之间是否存在硬依赖、可调用的工具是否会改动外部系统、何处需要用户确认，以及发生超时、拒绝或服务异常时任务应当停止、降级还是恢复。最终交付也不能只是一段回复，而要明确是结构化数据、可下载产物，还是一个已写入业务系统的资源。 如果一份 Agent 需求只能描述输入和输出，它通常还没有进入工程设计阶段。产品经理设计的不只是交互页面，还包括一套能够被执行、被观察和被验收的任务模型。 本文所说的 Agent Harness ，不是某个特定框架的名称，而是承接任务定义、步骤调度、工具调用、权限执行、结果校验和运行观测的控制层。业务工作流决定“要完成什么”，工具实现决定“如何访问外部能力”，Harness 则把两者组织成一段可约束、可追溯的运行。本文关注的正是产品经理需要参与定义的这部分系统契约，而不讨论某一种模型或编排框架的具体实现。 02 从用户目标到 Agent Workflow 产品经理首先需要把用户目标转换成可执行的工作流，而不是直接把目标写成一个 Prompt。 例如，“根据用户反馈生成改进建议，并在确认后提交到目标工作系统”可以拆解为： 读取反馈数据 -> 清洗和去重 -> 按问题类型聚类 -> 统计影响范围 -> 查询历史记录 -> 生成候选建议 -> 检查建议冲突 -> 输出评估报告 -> 用户确认并提 每一个步骤都需要具备明确的工程属性： 字段 示例 步骤名称 用户反馈聚类 输入 反馈记录 输出 问题分类结果 使用工具 数据查询、文本分析 是否可并行 是 是否需要审批 否 失败处理 重试或跳过 产出类型 结构化数据 验收标准 每条反馈必须有分类 产品经理不一定需要实现聚类算法，但需要判断工作流是否完整：哪些步骤必须串行，哪些步骤可以并行，哪些结果可以被后续步骤消费，哪些环节需要产品经理介入。 为步骤定义执行语义 工作流不能只有顺序，还要定义调度语义。通常可把步骤分成四类： 步骤类型 典型场景 技术要求 serial 先完成数据清洗，再做聚类 前序输出校验通过后才可启动 parallel 同时查询历史记录与统计影响范围 独立输入、并发上限、聚合策略 fan-out/fan-in 按问题类别分别分析，再汇总建议 分片键、子任务失败容忍度、聚合条件 human-gate 向目标系统提交记录前等待确认 暂停条件、审批 payload、过期处理 例如，问题聚类和历史记录匹配可以并行，但建议生成是否必须等待两者完成，取决于历史记录在这项业务中是硬依赖还是增强信息。前者应阻塞后续生成；后者可以记录“历史匹配缺失”并降级继续。两种行为都要由任务定义决定，不能让执行器在运行时猜测。 建议把这种语义写进 Workflow DSL 或 JSON 配置，而不要散落在 Prompt 中。下面的配置将历史匹配视为硬依赖，因此任一步失败都会阻塞建议生成： "id" : "generate\_recommendation" , "dependsOn" : \[ "cluster\_feedback" , "analyze\_impact" , "match