驾驭工程主要解决哪些传统 AI 落地的痛点？

1. 模型变强但智能体未等比变可靠

模型能力快速提升，但自主智能体的实际可靠性并未同步增长。智能体常犯"本不该犯的错"：用错 API 、忽略项目既有规范、跑偏整体架构、遗漏边界条件。反复纠正、反复出错，成为规模化应用的主要障碍。

2. 人类质检成为瓶颈

随着智能体代码产出吞吐量的上升，人类 QA 产能成为固定瓶颈。OpenAI 在内部实践中发现，若不加以管控，团队曾每周花费一天（约 20% 工时）手动清理" AI 残渣"，这种方式显然不可扩展。

3. 熵增与模式漂移

智能体会复现代码库中已存在的模式，包括不均衡或不理想的写法，随时间推移不可避免地导致架构漂移与技术债累积。若仅以反应式方式逐次修补，问题会持续扩散。

4. 可靠性不来自更强模型而是来自控制系统

驾驭工程的核心洞察在于：智能体的可靠性不取决于更换更强的模型，而取决于围绕模型搭建的控制系统。同一模型仅通过优化 Harness（ 系统提示词、工具配置与中间件 ），在基准测试中的表现即可大幅提升。