Das neue Schlagwort „harness“, das in der KI-Szene überall zu hören ist, ist gar nicht so geheimnisvoll, wie du denkst

Wenn Sie sich für KI interessieren, haben Sie in letzter Zeit vielleicht oft das Wort "Harness Engineering" gehört.

Öffnen Sie Twitter, blättern Sie durch WeChat-Accounts, es ist überall zu finden. OpenAI veröffentlicht Artikel, Anthropic folgt nach, der Gründer von HashiCorp schreibt in seinem Blog darüber, und Martin Fowler erwähnt es in seiner Kolumne. Innerhalb von zwei Monaten ist dieses Wort von einer unbekannten Bezeichnung zum Kernbegriff der KI-Branche geworden.

Meine erste Reaktion war: Ein weiterer Begriff, der mir entgangen ist.

Ehrlich gesagt bin ich inzwischen etwas immun gegen dieses Gefühl. Die KI hat in den letzten zwei Jahren eine besondere Begabung für die Erfindung neuer Begriffe: Prompt Engineering (Prompt-Engineering), Context Engineering (Kontext-Engineering), Agent (Intelligent Agent), RAG (Retrieval Augmented Generation), MCP...

Alle paar Monate taucht ein neuer Begriff auf, mit der impliziten Botschaft: "Wenn Sie diesen Begriff nicht kennen, sind Sie hinterher."

Nachdem ich mich mit Harness Engineering beschäftigt habe, möchte ich Ihnen sagen:

Dieser Begriff ist nicht so mysteriös. Tatsächlich tun Sie wahrscheinlich bereits seit langem diese Arbeit, Sie wissen nur nicht, dass es so heißt.

In diesem Artikel wollen wir uns ausführlich mit diesem Thema befassen.

01. Übersetzen Sie diesen Begriff in einfache Sprache

Das Wort "Harness" bedeutet auf Englisch wörtlich Reitausrüstung, also das gesamte Equipment, das man einem Pferd anlegt: Zügel, Sattel, Zaum und Kopfstall.

Was sind die Eigenschaften eines Pferdes? Es hat Kraft und kann schnell laufen. Wenn Sie es einfach loslassen, kann es in den Nachbargarten rennen, sich verirren oder gegen eine Wand laufen. Aber wenn Sie es mit der Reitausrüstung ausstatten, können Sie es präzise dazu bringen, den Wagen auf dem gewünschten Weg zu ziehen.

Merken Sie sich dieses Bild, denn in der KI-Branche wird dieses Bild nun verwendet.

In der Branche wird immer häufiger eine Formel verwendet, um das aktuelle KI-System zu beschreiben:

Ein wirklich funktionierender KI-Assistent = Das Modell selbst + Das gesamte Kontrollsystem, das um das Modell herum aufgebaut ist

Das Modell ist das "Pferd". Zum Beispiel GPT, Claude, Gemini. Sie bieten Intelligenz, die Fähigkeit zur Inferenz und Generierung.

Und Harness ist die "Reitausrüstung", also das gesamte System, das um das Modell herum gelegt wird. Regeln, Prüfmechanismen, verfügbare Werkzeuge, nachschlagbare Informationen, Feedback-Schleifen bei Fehlern.

Es sagt der KI, was sie tun kann und was nicht, lässt sie wissen, ob sie richtig arbeitet, und ermöglicht es ihr, sich bei Fehlern selbst zu korrigieren.

Das Modell ist für das "Können" verantwortlich, Harness für das "Richtigmachen".

Nehmen wir ein bodenständigeres Beispiel: Das Modell ist wie ein sehr intelligenter Praktikant, der aber überhaupt nichts über Ihr Unternehmen weiß. Harness ist das "Mitarbeiterhandbuch + Arbeitsrichtlinien + automatische Prüfliste + Alarm, der bei Fehlern klingt", das Sie für diesen Praktikanten vorbereiten.

Ein intelligenter Praktikant allein reicht nicht, denn er weiß nicht, welche Regeln es in Ihrem Unternehmen gibt, was er nicht tun darf, und wenn er etwas falsch macht, wird ihm niemand darauf hinweisen. Sie müssen ihm ein ganzes Regelwerk geben, damit er Ihnen wirklich helfen kann.

02. Definieren Sie es in einem Satz

Nach diesen Vorüberlegungen definieren wir es in einem Satz:

Harness Engineering: Sie investieren nicht in das "Richtigmachen der KI bei dieser Aufgabe", sondern in das "Verhindern, dass die KI in Zukunft, wieder und wieder, nie wieder denselben Fehler macht".

Oder genauer: Schreiben Sie einen einmaligen Fehler der KI dauerhaft in ihre Betriebsumgebung, so dass derselbe Fehler aus mechanischer Sicht nicht mehr auftreten kann.

In dieser Definition gibt es drei Schlüsselwörter, die alle wichtig sind.

Erstens bezieht es sich auf wiederkehrende Probleme, nicht auf einmalige kleine Fehler.

Zweitens ist die Lösungsmethode das Ändern der Umgebung, der Regeln und der Werkzeuge, nicht das Wiederholen der Anweisung an die KI.

Drittens ist der Effekt permanent und mechanisch, nicht nur für diese Aufgabe, so dass Sie es jedes Mal wiederholen müssen.

03. Ein Kriterium, das Sie jederzeit anwenden können

Wenn Sie das nächste Mal mit einer KI interagieren und sie etwas falsch macht, fragen Sie sich zusätzlich eine Frage:

"Behandle ich das aktuelle Problem, oder beseitige ich die Ursache?"

Das Behandeln des aktuellen Problems = Neuinterpretieren, Neuanweisen und Neuerledigen in der Konversation. Dies ist kein Harness.

Das Beseitigen der Ursache = Ändern der Arbeitsumgebung, so dass die KI diesen Fehler nicht mehr machen kann. Dies ist Harness.

Ich vermute, dass Sie jetzt schon ein Gefühl dafür haben, dass Sie diese Aktion vielleicht schon einmal durchgeführt haben?

Ja. Schauen Sie sich die folgenden vier Szenarien an, ob sie Ihnen bekannt vorkommen.

Szenario 1: Sie haben Anweisungsdateien für ein KI-Tool geschrieben

Sie haben benutzerdefinierte Anweisungen für ChatGPT, Benutzerpräferenzen für Claude oder Projektregeldateien für Cursor erstellt, in denen steht: "Antworten Sie auf Chinesisch", "Verwenden Sie englische Variablennamen in Code", "Antworten Sie knapp und vermeiden Sie unnötige Worte", "Verwenden Sie keine Emojis" ... Die KI liest diese Anweisungen jedes Mal, wenn sie startet. Von nun an vergisst sie es nie wieder.

Dies ist Harness. Sie geben nicht jedes Mal vor Ort Anweisungen, sondern schreiben die Regeln in ihre Arbeitsumgebung.

Szenario 2: Sie haben der KI ein eigenes Wissensrepository oder einen eigenen Arbeitsablauf zugewiesen

Sie haben in einem KI-Tool eine Unternehmensdokumentation, ein Produkthandbuch oder eine Stilrichtlinie hochgeladen, so dass die KI bei jeder Antwort auf diesen Informationen basiert. Oder Sie haben in einem Automatisierungstool einen Arbeitsablauf erstellt, so dass die Ausgabe der KI automatisch einem Prüfungsschritt unterzogen wird, bevor sie an Sie gesendet wird.

Dies ist auch Harness. Sie fügen nicht jedes Mal die Informationen hinzu und prüfen nicht jedes Mal manuell, sondern integrieren das "Zuführen von Informationen" und die "automatische Prüfung" in ihren Betriebsprozess.

Szenario 3: Sie haben eine "Fähigkeit" geschrieben oder einen "Intelligent Agent" oder einen "Fachberater" erstellt

Sie haben in ChatGPT eine Vorlage für "Geschäftsmitteilungen im Freundeskreis" gespeichert, in Claude ein Projekt erstellt, in dem alle Markenrichtlinien enthalten sind, und in einem anderen Tool einen KI-Automatisierungsablauf erstellt...

Dies ist die vollständigste Form von Harness. Jede Aktualisierung der Vorlage bedeutet im Wesentlichen, dass Sie Ihre "Reitausrüstung" anpassen. Sie fixieren einen Fehler dauerhaft in der Arbeitsumgebung der KI, so dass sie ihn nicht wiederholen wird.

Szenario 4: Sie wurden von einer KI betrogen und haben etwas unternommen, um es nicht wieder zu passieren

Das einfachste Beispiel ist das folgende: Die KI ändert immer wieder Ihre chinesischen Anführungszeichen in eckige Klammern 「」. Sie haben in der Konversation dreimal gesagt: "Verwenden Sie gekrümmte Anführungszeichen", aber es hat nicht funktioniert. Später haben Sie direkt in die Systemanweisung geschrieben: "Alle Anführungszeichen müssen chinesische Vollbreiten-Anführungszeichen sein, andere Formen sind verboten".

Dies ist auch Harness. Der Übergang von "jedes Mal erinnern" zu "in die Umgebung schreiben" ist der Kern von Harness Engineering.

So sehen Sie, Sie verstehen Harness, Sie kennen nur den Namen nicht.

05. Warum ist dieses Wort plötzlich so populär geworden?

Die Zeitlinie ist recht interessant.

Im Februar 2026 hat Mitchell Hashimoto, der Mitbegründer von HashiCorp und der Schöpfer von Terraform, in seinem persönlichen Blog einen Artikel mit dem Titel "Meine Reise mit KI" veröffentlicht.

In diesem Artikel hat er das Wort Harness Engineering verwendet, um eine Arbeitsgewohnheit zu beschreiben, die er selbst entwickelt hat: Wenn die KI einmal einen Fehler macht, investiert er Zeit in die Entwicklung einer Lösung, damit sie diesen Fehler nie wieder machen wird.

Er gibt nicht jedes Mal, wenn es einen Fehler gibt, neue Anweisungen und hofft, dass es diesmal richtig geht, sondern schreibt die Lehre aus diesem Fehler dauerhaft in die Umgebung.

Einfach? Sehr einfach. Aber diese Aussage hat den Nerv derjenigen getroffen, die mit KI-Anwendungen arbeiten.

Innerhalb von zwei Wochen haben OpenAI, Anthropic und LangChain alle Artikel veröffentlicht. Ein Wort, das zuvor nur von Ingenieuren privat verwendet wurde, ist plötzlich zur Branchensprache geworden.

Es ist so schnell populär geworden, aus drei Gründen.

Erstens gibt es einen Namen für etwas, das alle schon lange tun, aber bisher keine gemeinsame Sprache hatten, um es zu beschreiben.

Denken Sie an die vier Szenarien oben. Alle, die mit KI-Arbeitsabläufen arbeiten, machen diese Aktionen, aber es gab bisher kein einheitliches Wort, um sie zusammenzufassen. Jetzt haben alle eine Sprache gefunden.

Zweitens ist die Phase der hohen Gewinne aus "Guten Anweisungen" vorbei.

In den letzten zwei Jahren haben alle versucht, "die besten Anweisungen zu schreiben", aber jetzt hängt der Erfolg der teuersten KI-Anwendungen nicht mehr von den einzelnen Anweisungen ab.

Ihr Erfolg hängt vollständig davon ab, wie gut die umgebende Umgebung aufgebaut ist. Programmierungshilfen, Forschungsassistenten, Arbeitsabläufe, die mehrere Stunden autonom laufen können ... alles funktioniert so.

Drittens gibt es eine einprägsame Zahl.

Eine gemeinsame Studie von Stanford und Tsinghua-Universität hat festgestellt, dass bei demselben Modell der Leistungsunterschied aufgrund unterschiedlicher Designs der umgebenden Umgebung (d.h. Harness) bis zu einem Faktor von 6 betragen kann.

Das Modell bleibt gleich, nur die Infrastruktur ändert sich, und das Ergebnis geht von "fast nutzlos" zu "annähernd menschlicher Leistung".

Ein Faktor von 6. Alles außerhalb des Modells.

06. Was bedeutet dies?

Es bedeutet, dass sich der Schwerpunkt in der KI-Branche verschiebt.

Von "Wer hat das stärkere Modell" zu "Wer hat das beste Harness aufgebaut".

In der Vergangenheit war es ein Status, wenn Sie sagten: "Ich benutze GPT-4 / Ich benutze Claude". In Zukunft werden alle ähnliche Modelle verwenden, die immer billiger werden, immer ähnlicher in der Leistung und immer austauschbarer werden.

Der echte Unterschied wird durch die "Reitausrüstung", die Sie um das Modell legen, gemacht.

Das Modell selbst wird immer mehr zu einer öffentlichen Ressource, die jeder nutzen kann. Aber Harness ist etwas, das Ihnen privat gehört und das den Unterschied macht.

Die Kernkompetenz eines Unternehmens, eines Teams oder eines Ein-Mann-Unternehmens wandelt sich langsam von "Welches Modell ich verwende" zu "Welche Arbeitsumgebung ich um das Modell herum aufgebaut habe".

Und dies kann jeder, der mit KI arbeitet, beginnen zu tun. Sie müssen nicht programmieren können und müssen die Modellprinzipien nicht verstehen. Sie müssen nur eine Sache tun:

Wenn die KI zweimal denselben Fehler macht, können Sie anhalten und überlegen, wie Sie diesen Fehler dauerhaft beseitigen können, anstatt ihn einfach zu korrigieren?

Harness Engineering klingt wie ein neuer Begriff, aber was es tut, ist eigentlich ein altes Sprichwort für normale Menschen:

Lass mich nicht zweimal in die gleiche Grube fallen.

Der einzige Unterschied ist, dass dieses Sprichwort früher an sich selbst gerichtet war, Sie haben die Erfahrung selbst gelernt, sich selbst gemerkt und sich beim nächsten Mal selbst in Acht genommen. Jetzt müssen Sie es an die KI richten.

D.h., Sie müssen die "Erfahrung" auf eine Weise in die Arbeitsumgebung der KI schreiben, die sie verstehen und automatisch anwenden kann.

Prompt Engineering lehrt Sie, wie Sie fragen.

Harness Engineering lehrt Sie, wie Sie es der KI ermöglichen, ohne Ihre ständigen Fragen auszukommen.

Die größte Effizienzsteigerung in der KI-Zeit ist, dass die KI nicht wiederholt die gleichen Fehler macht.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Kaili Peng" , Autor: Kaili Peng, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.