Building reliable agentic AI systems

这篇案例写的是 Bayer 与 Thoughtworks 的 PRINCE：一个把几十年 preclinical safety study reports 接入 Agentic RAG 和 Text-to-SQL 的云端研究平台。文章把架构拆成 context engineering 和 harness engineering 两条线：前者决定每个 specialized agent 接收什么信息、如何在 research/reflection/writing 之间流动，后者覆盖 orchestration、tool boundaries、state persistence、retries、fallback、validation、observability 和 human review。它值得看在于没有把“可靠 agent”停留在提示词层面，而是把制药合规场景里的透明性、可解释性和人工介入作为系统约束。