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2026-06-25 15:43:15
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2026年6月22日上午,中国科学院工业人工智能研究所“大模型研讨课”第十期课程顺利举行。作为本系列课程的收官之作,本期课程由两位主讲人联袂呈现:中国科学技术大学博士生郭雨轩围绕具身智能的感知决策技术进行了系统讲解,中国科学院工业人工智能研究所副研究员张子豪则分享了AI工作流从Prompt到Harness的工程实践。   课程下半场由张子豪分享AI工作流的工程实践。他从软件范式的根本转变出发,指出大模型的出现使得应用开发从基于规则的固定流程转向模型驱动的动态工作流。传统的客服系统需要枚举各种用户意图并预设回复模板,而模型驱动的流程能够根据目标和上下文动态决定下一步行动。张子豪将人机交互的演进概括为三个阶段:Prompt Engineering解决“怎么问模型”的问题,通过指令设计、少样本示例和思维链引导模型输出;Context Engineering解决“模型看什么”的问题,通过筛选、压缩和标注将合适的材料放入上下文窗口;Harness Engineering则解决“模型如何执行”的问题,赋予模型调用工具、读写文件和执行命令的能力,让模型从一个被动的文本生成器转变为一个能够自主行动的Agent。   张子豪重点剖析了Agent的核心工作机制。Action Decision Loop让模型在“思考-行动-观察”的闭环中自主推进任务。以论文中的经典问题为例,Agent会先检索电影导演的名字,再搜索其出生地,最后查询该城市的海拔,每一步都是基于上一步反馈的决策。在工程化方面,MCP协议通过标准化接口降低了工具与大模型适配的成本;Skill机制实现了按需加载功能文档,避免一次性将所有说明塞入上下文造成信息过载;项目记忆文件则为Agent提供了稳定的工作边界和常用知识,免去每次启动都重新扫描项目的开销。张子豪还分享了若干实用技巧:Plan Mode让Agent先规划再执行,避免模型在细节中迷失;Go Mode适合长程任务,让Agent持续围绕终极目标工作;Sub-agent则通过并行分工大幅提升复杂任务的完成效率。   课程最后展示了三个来自张子豪日常工作的实战案例。论文追踪系统实现了arXiv的自动检索与主题筛选,每日定时抓取相关论文并生成结构化笔记,自动录入Obsidian等文献管理工具。差旅报销工作流能够自动识别火车票信息,查询目标城市的报销标准,并根据出差事由和课程号填写审批单、报销单等各类表格,最终连接打印机输出纸质文件。PPT制作案例则完整展示了从大纲设计、素材准备到渲染验收的协作流程,Jason、Direct、Euclid等多个Sub-agent各司其职,分别负责不同页面的详细设计、资产整理和质量检查,最终由外层Agent统一集成。   主讲人简介 张子豪,中国科学院工业人工智能研究所副研究员,主要研究方向为计算机图形学与具身智能,在TVCG、ICML、CVPR、ICCV等会议和期刊上发表论文10余篇,研究成果获IROS 2025 RoboSense挑战赛第一名、3DV 2026最佳论文提名奖。
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