金融监管领域的 Harness 实践：让知识与数据驱动 Agent 稳定运行｜AICon深圳
英文标题：金融监管领域的 Harness 实践：让知识与数据驱动 Agent 稳定运行｜AICon深圳
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中文
Agent 落地的关键瓶颈已从模型能力转向系统工程能力，尤其在金融监管等高可靠性场景中，数据与知识资产质量及持续增强的工程体系决定 Agent 稳定性。
金融监管场景要求零容错、强追溯、口径复杂，Agent 实际运行高度依赖结构化知识库与可验证数据链；
Harness 工程方法论聚焦模型之外的智能体稳定性保障，强调知识与数据双向驱动；
实践验证：Agent 在监管报表全链路（采集→计算→检核→复核→血缘追溯）中，稳定性取决于工程化治理而非模型调优。
适合 AI 架构师、智能体系统工程师、金融科技合规与数据平台负责人阅读。
English / 原文
Agent 落地的关键瓶颈已从模型能力转向系统工程能力，尤其在金融监管等高可靠性场景中，数据与知识资产质量及持续增强的工程体系决定 Agent 稳定性。
金融监管场景要求零容错、强追溯、口径复杂，Agent 实际运行高度依赖结构化知识库与可验证数据链；
Harness 工程方法论聚焦模型之外的智能体稳定性保障，强调知识与数据双向驱动；
实践验证：Agent 在监管报表全链路（采集→计算→检核→复核→血缘追溯）中，稳定性取决于工程化治理而非模型调优。
适合 AI 架构师、智能体系统工程师、金融科技合规与数据平台负责人阅读。