

> 面对全球硬件供应链的成本攀升，国内云服务巨头相继调整计费策略。腾讯云宣布对核心AI算力及容器服务适度提价，此举折射出底层算力供需关系正面临日益严峻的市场考验。

## 核心业务迎来价格上浮

国内云计算市场的定价基准正在经历新一轮的动态平衡。腾讯云正式发布公告，计划于2026年5月9日对旗下多项高耗能核心业务的目录价格进行上调，整体调价幅度统一设定为百分之五。此次资费调整覆盖了产业界极为敏感的AI底层算力相关产品线，同时延伸至广泛应用于云原生架构的容器服务TKE原生节点，以及处理海量数据的大数据产品弹性MapReduce服务。

为保障平台企业客户的财务可预测性，官方特意设置了计费保护机制。所有在生效日期之前已经成功购入上述服务并处于存续状态的用户，其在当前约定计费周期内的资源使用成本将免受此次价格波动波及。全新的百分之五溢价标准，将统一顺延至用户的下一个续费或新购周期开始执行。

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## 供应链承压重塑云端定价

腾讯云此次针对特定高并发算力模块的结构性调价并非孤立事件。纵观国内IaaS基础服务市场，阿里云与百度云在此之前已陆续完成了类似算力资源的价格重估。三大头部服务商步伐一致的背后，是全球生成式AI狂飙突进所引发的底层硬件供应链巨震。

随着千亿级乃至万亿级参数大模型的持续内卷，顶尖GPU集群与高带宽内存的采购成本出现大幅攀升。平台方试图通过温和的价格传导机制，在对冲暴涨的硬件生命周期折旧费用的同时，进一步优化云端算力资源的配置效率，从而在长期维度上保障核心企业客户高质量算力的持续且稳定供给。

腾讯云上调AI算力资费 国内头部服务商完成结构性调价

> 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）**                                     |
| ------------ | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| **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)

2026 年 AI 圈的新黑话 - Harness Engineering 到底在火什么？



> 谷歌全新升级大模型推理计费策略，通过引入弹性折扣、极致响应与缓存计费等多维矩阵，精细化匹配不同商业场景的算力诉求，助力企业实现成本与效率的最优解。

## 精细化分层满足多样算力诉求

谷歌近期对其基础核心模型 API 的计费结构进行了大幅度革新，旨在更精准地贴合开发者在不同部署阶段的真实推理诉求。本次升级摒弃了单一的计费模式，转而构建了包含标准、弹性、优先、批量和缓存版在内的全方位服务矩阵。

在这一系列更新中，标准档位继续充当着稳定可靠的基础基石，为常规业务提供稳定支撑。而最具创新意义的弹性档位，则巧妙利用了系统非高峰时段的闲置算力资源，为用户提供高达五折的费率优惠。该模式的执行延迟区间被设定在 1 至 15 分钟之间，彻底打破了传统即时响应的成本壁垒，为时间敏感度较低的后台任务提供了极佳的降本方案。

## 批量处理与缓存策略重塑数据流

面对企业级用户日益庞大的数据吞吐需求，批量档位同样拿出了标准费率五折的诚意。该选项的响应宽限期最长可达 24 小时，这在进行海量文献检索、大规模市场数据清洗时，能够将企业的底层算力开销降至最低。

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缓存计费版块的引入同样具有行业风向标意义。系统将严格依据缓存的词元总量与实际存储时长进行阶梯计费。对于那些需要频繁拉取固定复杂指令的客服机器人系统、长视频语境分析以及超大文档集的持续问答场景，这一机制能够避免冗余计算，大幅度提高整体架构的运行能效。

## 毫秒级响应确保关键业务不掉线

针对金融交易监控、实时反欺诈系统以及高敏度智能助手等对延迟零容忍的场景，谷歌特别推出了优先档位。虽然其定价上浮了 75% 至 100%，但平台承诺提供毫秒到秒级的极限响应控制。官方强烈建议对高并发和低延迟有严苛要求的核心业务线采用此档位，以确保终端应用在复杂网络环境下的流畅度和极速体验。

通过这一系列商业化路径的重新梳理，大型科技企业与初创团队都能在此次计费矩阵中找到最契合自身财务模型的算力配置方案。

谷歌优化Gemini计费矩阵 弹性与优先分层重塑商业化路径



> 近期Anthropic在清除外泄源码时因自动化脚本失控，意外封禁海量合法GitHub仓库。这一低级配置失误不仅暴露了顶级AI企业在代码资产防护上的极端焦虑，更对全球开源社区的生态互信造成了难以挽回的破坏。

## 自动化风暴引发社区震荡

上周的源码泄露事件正在演变为一场波及广泛的生态灾难。在试图从代码托管平台上抹除名为Claude Code的内部工具源码时，Anthropic采取了极具侵略性的全网拦截策略。由于采用了未经严格调优的自动化监测工具，系统未能精准识别真正的恶意分发与正常的学术引用探讨，直接对数千个无辜开发者的账户实施了降维打击式的封禁。

这种先斩后奏的强硬手段在开发者群体中引发了强烈的抗议浪潮。众多合法项目被迫中断，团队协作面临停滞。尽管官方随后紧急发布致歉声明并承诺加速恢复受波及的仓库，但其粗暴的危机处理方式已然严重损耗了品牌在技术社区中长期积攒的信誉度。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 核心资产焦虑与低级防护漏洞

剥开这场混乱的表象，其核心源于一次令人咋舌的内部安全失误。据悉该起事故的根本原因在于内部构建系统出现了基础性的配置错误，导致本应受到最高级别加密保护的私有TypeScript源代码被完整打包进了对公众开放的npm软件包中。

对于一家身处2026年白热化技术竞逐前沿的顶尖实验室而言，这无疑是灾难性的低级错误。这也从侧面折射出头部AI公司在面对核心数据资产外流时的极度恐慌状态。在算力与模型壁垒逐渐被抹平的当下，底层代码的独占性直接关乎企业存亡。然而当这种安全防卫异化为对无辜生态贡献者的无差别攻击时，其对行业造成的长远副作用恐将远超代码泄密本身。

Anthropic安全事故发酵 自动化清理误封数千开源项目



> 为缓解算力峰值压力，Anthropic率先在AI大模型服务中引入类似电网的峰谷调节机制。官方通过经济杠杆引导开发者优化计算资源配置，确保高负载期间的服务稳定性。

## 峰谷计算重塑算力分配逻辑

随着商业化AI应用请求的激增，底层算力资源的紧平衡态势愈发明显。为应对日益增长的负载压力，Anthropic针对免费版及多层级订阅用户，正式启动了动态消耗策略。

在太平洋时间特定时段（北京时间晚间至次日凌晨）的高峰窗口期内，同等复杂度的对话操作将更快速地消耗用户的五小时会话限额。据官方团队测算，约有百分之七的重度订阅用户会因此提前触碰使用天花板。这种类似电力系统的错峰计费逻辑，本质上是运用经济杠杆倒逼用户主动避开拥堵时段。

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## 额度总量恒定与开发者策略调整

尽管日间实时额度分配呈现动态波动，但用户的每周总调用配额依然保持不变。这一机制的核心逻辑是以时间换取系统运转的空间弹性。

官方明确建议开发者顺应新规，将代码大规模重构、海量长文档解析等高耗能的后台异步作业，整体迁移至非高峰时段执行，以实现会话额度的效用最大化。这种精细化的流量调配手段，正在逐步取代行业早期的粗放式封锁，成为头部AI厂商提升硬件设施整体利用率的新范式。

Anthropic引入错峰机制 Claude用量计算开启动态调度时代



> 腾讯正式揭晓其智能体顶层架构，通过智算底座与大模型服务平台整合多款头部模型，并深度打通国民级应用生态，为企业提供开箱即用且安全可控的自动化生产力工具。

## 多模型兼容与算力底座支撑

在企业级AI应用加速落地的关键节点，腾讯对外展示了代号为养虾车间的全景系统架构。该系统由底部的智算底座提供充沛且稳定的算力支撑，确保高并发场景下的平稳运行。

中间层的模型服务平台展现了极强的开放包容性。系统不仅内置了腾讯自研的大模型，同时全面兼容市场上主流的第三方头部大模型。这种矩阵式的布局打破了单一模型的局限，能够精准匹配不同企业的预算规划与差异化的业务场景，实现智能大脑的灵活调度与最优配置。

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## 原生工具打通与全链路安全防护

为了让智能体真正具备执行力，该引擎配备了极其丰富的技能工具箱，涵盖文档、会议、地图等原生业务，并通过外部生态节点与各大国民级高频入口深度融合。用户可直接调度智能助手进行复杂的社群运营或深度的商业数据分析，完成从单一信息交互到全链路任务执行的跨越。

在至关重要的安全管控层面，系统构建立体防护网。从底层的原生安全机制到顶层的智能体安全中心，全方位防御自动化任务中可能出现的越权操作。严苛的合规保障让企业主可以放心部署，真正获得一个全天候在线、无数据泄露风险的得力数字员工。

腾讯首发智能体全景图 构建企业级全栈AI引擎



> 随着Codex开发者突破百万大关，OpenAI正式上线插件服务，支持将核心代码技能与上下文协议一键打包。这一举措标志着AI编程工具正从单点提效迈向企业级规模化协同新阶段。

## 技能打包与配置同步重塑开发流

人工智能辅助编程的形态正在发生深刻演变。Codex插件本质上是一套可安装的工作流集合，其核心价值在于消除了团队协作中的环境壁垒。

一键配置功能允许开发者将个性化的技能包、外部应用集成以及模型上下文协议服务器配置进行统合打包。在此之前，开发者在不同设备或团队间切换时，往往需要耗费大量时间重新部署环境。如今借助快速同步特性，团队成员仅需安装对应插件，即可瞬间对齐开发环境，彻底免去了繁琐的手动调优过程，让算力与灵感无缝衔接。

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## 组织共享与生态扩张加速

为规范开发者生态，平台明确区分了私人定制与组织共享的工具边界。技能包侧重于单一代码库的迭代，属于无法公开流转的私有资产；而插件专为团队协作设计，支持在企业内部或应用市场广泛分发。

目前Codex插件市场已初具规模，成功接入Slack、Figma、Notion等主流生产力工具。自最新版本发布以来，平台整体使用量实现翻倍增长。庞大的百万级用户基数正倒逼开发工具向标准化演进，当个性化技能可以被封装和流通，AI编程不仅提升了独立开发者的效率，更重构了现代软件工程的协作底座。

OpenAI重磅推出Codex插件生态 开启AI辅助编程标准化时代



> 科技巨头在通用人工智能领域的人才虹吸效应持续加剧。微软通过吸纳非营利机构的顶尖开源团队，正加速构建安全可控的底层技术栈，意图在算力竞赛中摆脱对单一合作伙伴的路径依赖。

## 开源领军人物的集体转场

微软在冲刺通用人工智能（AGI）终局领域的战略野心正从幕后走向台前。近日微软完成了一次震动硅谷的重量级人才招募，成功从全球著名的艾伦人工智能研究院（Ai2）以及华盛顿大学挖走了一支极具影响力的科研战队。这支由前Ai2首席执行官阿里·法哈迪亲自领衔的顶尖学者阵容，将整体建制加入微软最新成立的超级智能战略部门。

此次加盟的科研人员名单堪称开源人工智能界的豪华配置。核心统帅阿里·法哈迪不仅是全球计算机视觉领域的权威专家，更曾创下领导Ai2在短短一年内高效发布上百个不同规格模型的工程奇迹。团队中的开源先锋汉娜·哈吉希尔齐，作为现象级开源大语言模型OLMo的联合负责人，在模型透明度研究上享有盛誉。而多模态专家兰杰·克里希纳的加入，则为微软带来了开发Molmo等关键多模态模型的宝贵实战经验。这批学者的集体空降，不仅迅速补强了微软在基础底层模型研发上的人才短板，更重要的是，他们将Ai2长期积累的以极简算力撬动庞大参数的高效训练哲学带入了微软的工程体系。

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## 算力自由与战略平衡考量

微软此次不惜重金挖角背后，隐藏着极为深远的底层战略考量。尽管微软凭借早期投资与OpenAI构筑了深度的利益绑定关系，但随着大模型赛道竞争的白热化以及双方在商业客户争夺上的暗中博弈日益公开化，微软管理层正迫切需要强化纯粹的内部自研能力。

通过设立专属的超级智能科研团队，微软试图在继续维持现有外部合作伙伴关系的同时，在内部构建起一套完全属于自己的、主打安全可控与人本主义的超级智能底层系统。面对谷歌与亚马逊在底层基础设施上的步步紧逼，这支具备深厚开源底蕴且深谙模型优化之道的团队，将成为微软真正实现算力自由与技术独立的关键筹码。

## 前沿研究版图向商业巨头集中

对于艾伦人工智能研究院而言，核心骨干的流失无疑是一次沉重的打击。这一事件也冷酷地折射出当前全球AI学术界与产业界正在经历的一场结构性洗牌。

随着前沿大语言模型的训练门槛正式步入亿元俱乐部时代，传统的高校实验室与非营利性研究机构在面对科技巨头动辄数十亿美元规模的算力集群投入时，已经彻底失去了硬杠的能力。当那些渴望在极限前沿探索未知边界的研究者们，为了获取足够的GPU资源而不得不向商业巨头靠拢时，全球人工智能的基础研究版图正以前所未有的速度向少数几家寡头公司高度集中。


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