

> 43%的搜索直接给出答案，零点击搜索时代正式降临。从信息检索到决策外包，内容创作者与SEO优化师的传统饭碗正被无声吞噬。

当Google AI Overviews（AI概览）的搜索覆盖率悄然突破43%的红线时，互联网最基础的“请求-反馈”机制发生了不可逆的质变。那条象征着流量生命线的蓝色超级链接正在隐退。取而代之的，是屏幕顶端由AI强行咀嚼、消化并重组后的结论式文本。这不仅仅是UI界面的微调，而是对全球80亿网民数字生活方式的彻底重塑。

## 零点击时代的微观特写

想象一个典型的打工人周末。过去，为了挑选一台适合小户型的咖啡机，你需要输入关键词，跳过前三条竞价排名，点开四五个评测网站，在繁杂的图文和视频中手动提取关键参数，甚至还要在脑海中过滤掉软文的自嗨。

今天，工作流被极度压缩。当你输入需求时，AI概览在0.3秒内自动抓取全网Top 50的评测数据，对比了机器尺寸、泵压、清洗难度，最后直接给出一张带有优缺点对比的决策表格，并附带一句“结合您的预算，机型B最值得购买”。用户心满意足地关闭页面，未曾向任何第三方网站贡献哪怕一次点击。这种被纵容的“惰性”，剥夺了用户探索信息边缘的偶然性，却换来了效率的极致飙升。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 中间商与内容农场的丧钟

当搜索行为不再以跳转为终点，“无头网页”将成为互联网的新常态。这场效率革命的代价，是传统内容生态的集体失血。

首当其冲被清算的，是养活了数百万人就业的SEO（搜索引擎优化）产业。当AI直接从数据池中提取语义，那些靠堆砌关键词、做伪原创文章来骗取权重的草根站长，彻底失去了生存空间。更致命的是，垂直媒体和导购平台惊恐地发现，自己辛勤生产的高质量内容，沦为了谷歌喂养AI免费且廉价的语料库。流量的堰塞湖被谷歌死死堵在搜索结果的第一屏。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 新商业秩序的破局点

悲观者看到毁灭，敏锐者正在寻找新的缝隙。当传统SEO死亡，一种名为GEO（生成式引擎优化）的新物种正在崛起。未来的营销不再是讨好搜索爬虫，而是研究如何将品牌信息无缝植入大模型的知识图谱中，让AI在生成答案时“潜意识”地推荐你的产品。

同时，内容创作者必须完成痛苦的转型。能被AI轻易总结的通用知识将一文不值，唯有那些极具个人主观情绪、深度线下体验以及独家一手数据的“非结构化内容”，才能逃脱被AI折叠的命运。互联网从“信息分发时代”迈入“决策分发时代”，没有人能置身事外。

谷歌AI概览渗透率破四成 传统流量分发逻辑彻底瓦解

> 在 AI 圈里，如果你还在讨论怎么写提示词（Prompt Engineering），那可能已经落后了一个版本。2026 年，随着 OpenAI 和 Anthropic 的技术博客频繁提及 **Harness Engineering（驾驭工程）**，这个概念迅速成为了 AI Agent 开发的“深水区”。

简单来说：**提示词决定了大模型“怎么想”，而驾驭工程决定了大模型“怎么干”，且能“干多久”。**

### 一、 为什么我们需要 Harness Engineering？

要理解驾驭工程，必须先看清目前 AI Agent 面临的两大核心瓶颈：

1. **“失忆”问题（Context Amnesia）**：Anthropic 在《Effective Harnesses for Long-Running Agents》中指出，长时运行的 Agent 必须跨越多个上下文窗口。每个新会话都像是一个带着“健忘症”的新员工上班，如果不给他留存文档和状态，他就会无头苍蝇乱撞。
2. **“只会动嘴”问题**：纯提示词（Prompt）只能控制模型的回复风格。但在实际开发中，我们需要模型去写文件、运行 Bash 命令、修复报错。这些“手”的功能，提示词给不了。

**Harness（驾驭系统/脚手架）** 就是为了给大模型（大脑）配上稳定的“身体”和“工作制度”。

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### 二、 驾驭工程的三个核心支柱

根据 Anthropic 的工程实践，一个有效的驾驭系统通常由以下三部分组成：

#### 1. 结构化环境的“初始化”（Initializer Agent）

驾驭工程的第一步不是直接写代码，而是“环境准备”。Anthropic 建议使用一个专门的 **Initializer Agent** 来解析原始需求，并生成详细的技术规范（JSON 格式或 Feature Specs）。

- **做法**：在任务开始前，由 Initializer 建立目录结构、配置基础脚本。这确保了后续执行的 Agent 始终在一个“有秩序”的环境中工作。

#### 2. “状态持久化”机制（Progress Artifacts）

为了解决长时任务的上下文失效问题，驾驭工程强调 **“离线记忆”**。

- **做法**：在代码仓库中固定一个 `progress.txt` 或类似的规则文件（如 `.cursorrules`）。Agent 在每一轮循环结束后，必须将当前进度、剩余任务、遇到的坑记录在这个文件中。
- **意义**：当上下文窗口打满需要重置时，Agent 只需重新读取这个“存档点”，就能无缝衔接，避免了“上下文腐烂”。

#### 3. 强悍的“反馈与验证层”（Verification Harness）

在《Harness Design for Long-Running Apps》中提到，Agent 失败的一个主因是“越努力越错”。

- **做法**：建立极其高质量的测试套件。驾驭系统会强制要求 Agent 在提交代码前运行测试，只有通过了验证层（Verification），进度才被允许更新。
- **解耦设计**：将“大脑”（LLM）与“手”（工具容器）解耦。驾驭系统监控容器状态，如果执行代码导致环境崩溃，驾驭系统会像“保姆”一样重启容器，并把错误报告传回给大脑，让其自我修复。

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### 三、 实战：如何“驾驭”你的 AI Agent？

如果你正在使用 Cursor、Claude Code 或开发自己的 Agent，可以从以下三个层面应用驾驭工程：

| **层面**     | **传统做法（提示词工程）**   | **进阶做法（驾驭工程）**                                     |
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| **任务拆解** | “请帮我写一个复杂的电商后端” | 使用 **Planner Agent** 预先生成多步骤的任务清单和接口文档。  |
| **进度管理** | 靠聊天记录翻找历史           | 强制要求 Agent 在根目录维护一个 `TODO.md`，每完成一步标记一次。 |
| **错误修复** | 复制报错信息发给 AI          | 接入 **MCP（模型上下文协议）**，让 Agent 自动捕获终端报错并尝试修复。 |

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### 四、 结语：程序员的新角色

正如 Anthropic 的博客所揭示的：**AI 时代的编程，本质是“规则设计”。**

未来的软件工程将不再是单纯的代码堆砌，而是 **Harness Engineering**。程序员的工作重心将从“自己写代码”转向“为 Agent 编写完美的脚手架”：

- 编写高质量的**测试用例**（让 Agent 有评判标准）。
- 设计清晰的**任务规范**（让 Agent 有行动指南）。
- 优化**上下文注入策略**（让 Agent 有精准记忆）。

**公式：Agent = 大模型（大脑）+ Harness（身体 + 规则）**。

当那句“程序员不再写代码”的预言成真时，其实他们只是换了一种方式——他们在编写“驾驭”AI 的终极说明书。

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*参考资料：*

- [*Anthropic Engineering: "Harness design for long-running application development"*](https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps)
- [*Anthropic Engineering: "Effective harnesses for long-running agents"*](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)

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