本文深入探讨了当前主流大模型(如DeepSeek、Sonnet等)在实际编程场景中的局限性,指出尽管基础代码能力尚可,但在复杂的业务逻辑实现、前后端交互及数据一致性等高阶需求上仍存在明显缺陷。作者分析认为,这些短板源于模型对需求理解的偏差、逻辑死板以及代码库质量的局限。为此,文章提出利用 ‘Harness 工程’ 中的 Multi-Agent 机制,通过 ‘规划-生成-验证’ 的三阶段流程来严格约束模型行为,强调明确的接口文档定义与全流程质量把控,从而用工程化手段弥补大模型的智能缺陷。
弥补大模型编程短板:基于Harness工程的Multi-Agent实践思路
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