1. Yandex论文揭示AI长上下文推理偏移：Harness Engineering面临根本性挑战
AI智能体在复杂长程任务中正遭遇‘推理偏移’这一底层危机。随着任务复杂度提升，智能体的上下文无限膨胀，模型在无穷的历史对话、工具调用和中间步骤中开始‘迷糊’，出现跳步、忽视和绕道行为。过去十五个月，整个行业从AutoGPT的纯文本记忆，一路演进到Anthropic Claude Code的CLAUDE.md和子代理体系，搭建了一整套名为‘Harness Engineering’（约束工程）的工程脚手架，其底层前提就是认定模型在长上下文里必定会退化，这套体系专门用来镇压模型的失控行为。 然而，约束工程所对抗的退化机制究竟是什么？直到2026年4月，来自Yandex的研究员Gleb Rodionov发表《Reasoning Shift...