可解释性：让 Harness 说出决策理由

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一、 引言 (Introduction)

1.1 钩子：CI/CD 流水线决策的“黑箱焦虑”

作为在互联网大厂摸爬滚打了 8 年 DevOps 的老炮，我上个月帮朋友团队排了个让我差点掉光头发的“小”问题：

他们的 SaaS 电商平台在「双 11 预热前 7 天」的第五轮灰度发布（5% 流量覆盖）中，Harness 的持续验证（CV，Continuous Verification）模块突然亮起了红灯，触发了自动回滚规则，把刚上线的、修复了搜索栏分词问题的代码全撤了。

但团队连夜排查了 3 个小时，无论是 ELK 里的业务日志、Prometheus 里的性能指标、还是 Jaeger 里的链路追踪，都找不到任何符合回滚阈值的“硬伤”——错误率（HTTP 5xx/4xx）稳定在 0.03%，搜索响应时间中位数从 120ms 降到了 95ms，99 分位从 500ms 降到了 380ms，转化率甚至还微涨了 0.02%。

Harness 官方文档里的 CV 回滚原因只有一句模糊的：「多维度异常检测（Multi-Dimensional Anomaly Detection, MDAD）判定当前版本业务健康度下降」。团队里的新人甚至开始怀疑：是不是 Harness 抽风了？是不是要换 Jenkins+Prometheus AlertManager 这套“完全可控”的老东西？

朋友最后给我甩了个截图：Harness 旧版 UI 里 CV 决策的详情页，只有几个红框框住的指标曲线，旁边连一句人话翻译都没有——这简直就是把“信任危机”四个字写在了 DevOps 平台的脸上。

你有没有遇到过类似的问题？

• Jenkins 里的动态构建代理突然被干掉，但只有“node is offline”这几个冰冷的字母？
• Argo CD 的渐进式交付（Argo Rollouts）里的金丝雀分析突然失败，但你根本不知道是哪个 PromQL 规则权重太高？
• Spinnaker 的部署策略评估（Spinnaker Strategy Decision）选择了蓝绿部署而不是金丝雀，但原因只是“「默认策略」优先级最高”？
• 最让人崩溃的： Harness 这种主打“AI/ML 驱动的智能 DevOps”的平台，做出的决策却像一个只会点头摇头、不会说话的“黑箱占卜师”？

这，就是我们今天要聊的核心痛点：DevOps 决策的黑箱化。而解决这个痛点的唯一钥匙，就是 DevOps 可解释性（DevOps Explainability）——更具体地说，是让 Harness 说出决策理由。

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1.2 定义问题/阐述背景：为什么现在必须谈 DevOps 可解释性？

1.2.1 什么是「DevOps 决策」？

在深入之前，我们先明确一下：什么是我们需要解释的「DevOps 决策」？

我把 DevOps 全生命周期中的决策分成了两类：

1. 规则驱动的硬决策（Rule-Driven Hard Decisions）：比如「如果代码覆盖率 < 80%，就不允许合并到 main 分支」、「如果 HTTP 5xx 错误率在 5 分钟内上升超过 200%，就自动回滚」——这类决策有明确的输入输出、触发条件和计算逻辑，虽然也可以解释，但解释难度很低，只需要把规则翻译成大白话就行。
2. AI/ML 驱动的软决策（AI/ML-Driven Soft Decisions）：这才是黑箱问题的重灾区！比如 Harness 里的：
   • MDAD 异常检测：为什么选择这几个指标组合判定异常？每个指标的权重是多少？阈值是怎么算出来的？
   • 智能持续验证（Smart CV）：为什么选择「业务指标优先于性能指标优先于安全指标」的权重分配？为什么忽略了某个看似相关的日志关键字？
   • 部署策略推荐（Deployment Strategy Recommendation）：为什么推荐金丝雀发布而不是蓝绿部署/滚动部署？是根据历史回滚率？还是流量分布？还是团队的发布频率？
   • 动态资源分配（Dynamic Resource Allocation）：为什么给这个 Jenkins 构建节点分配了 4C8G 而不是 2C4G？为什么突然增加了 3 个节点？为什么 10 分钟后又释放了？
   • 智能故障预测（Intelligent Failure Prediction）：为什么预测这个代码部署后会有 85% 的概率导致订单提交失败？

1.2.2 为什么软决策越来越多？

根据 Gartner 2024 年 3 月发布的《DevOps 工具链魔力象限（Magic Quadrant for DevOps Toolchains）》和《2024 年十大战略技术趋势：AI 原生的 DevOps（AI-Native DevOps）》报告：

1. 到 2025 年，80% 的企业级 DevOps 平台将集成 AI/ML 驱动的自动化软决策——软决策的比例将从 2020 年的 15% 飙升到 2025 年的 60% 以上。
2. 到 2026 年，AI 原生的 DevOps 平台将把软件交付的周期（Lead Time）缩短 40%，把部署失败的回滚时间（Mean Time to Rollback, MTTR-R）缩短 70%——这是规则驱动的硬决策绝对做不到的。

为什么？因为现在的软件交付环境太复杂了：

• 微服务架构：一个 SaaS 平台可能有几百甚至上千个微服务，每个微服务又有几十个版本，版本之间的依赖关系像一张蜘蛛网。
• 多云/混合云：代码可能部署在 AWS、Azure、GCP、私有云、边缘设备上，每个环境的基础设施、网络延迟、安全策略都不一样。
• 海量数据：Prometheus 里的指标可能每秒产生几百万条，ELK 里的日志可能每天产生几 TB，Jaeger 里的链路可能每天产生几十亿条——人类根本不可能靠肉眼和规则驱动的工具来分析这些数据。

在这种情况下，AI/ML 驱动的软决策是唯一的选择——但问题是：如果这些软决策是黑箱，我们怎么敢信任它们？怎么敢用它们来管理我们的核心业务系统？

1.2.3 DevOps 可解释性的重要性

根据 Forrester 2024 年 1 月发布的《DevOps 可解释性：信任 AI 驱动的 DevOps 的基础（DevOps Explainability: The Foundation of Trusting AI-Driven DevOps）》报告，DevOps 可解释性有三个核心价值：

1. 建立信任（Trust Building）：让开发、测试、运维、产品、业务团队都理解 DevOps 平台的决策，从而愿意使用它、依赖它——就像我朋友团队最后终于理解了 Harness 的回滚原因，不仅没有换平台，反而把 CV 的灰度流量覆盖从 5% 提高到了 15%。
2. 降低风险（Risk Mitigation）：通过解释决策原因，可以快速定位问题、验证决策的正确性、修复误判（False Positives）和漏判（False Negatives）——比如我朋友团队的问题就是因为 MDAD 误把“搜索请求的分词维度从 3 个增加到了 7 个，导致日志关键字数量从 100 万/小时增加到了 300 万/小时”判定为“业务健康度下降”，通过解释，我们很快就调整了日志关键字的权重，避免了下次误判。
3. 合规审计（Compliance Auditing）：很多行业（比如金融、医疗、航空航天）都有严格的合规要求（比如 GDPR、HIPAA、SOX、FDA 21 CFR Part 11），需要记录和解释软件交付全生命周期中的每一个决策——如果 DevOps 平台的决策是黑箱，根本无法通过合规审计。

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1.3 亮明观点/文章目标

好了，说了这么多痛点和背景，现在该告诉你：读完这篇文章，你能学到什么？

本文将带你从零开始，深入理解 DevOps 可解释性的核心概念和原理，并通过三个 Harness 实战案例（MDAD 异常检测回滚、部署策略推荐、动态资源分配），手把手教你如何配置 Harness 的可解释性功能，如何解读 Harness 的决策理由，如何修复误判和漏判，最后再给你一些 Harness 可解释性的最佳实践。

具体来说，本文将涵盖以下内容：

1. 基础知识/背景铺垫：什么是可解释性 AI（XAI，Explainable AI）？XAI 和 DevOps 可解释性的关系是什么？XAI 有哪些核心技术？Harness 可解释性功能的发展历史是什么？
2. 核心实战演练：
   • 实战一：让 Harness 的 MDAD 异常检测说出回滚理由（这是我朋友团队遇到的问题，也是最常见的 Harness 黑箱问题）
   • 实战二：让 Harness 的部署策略推荐说出推荐理由
   • 实战三：让 Harness 的动态资源分配说出分配理由
3. 进阶探讨/最佳实践：如何避免 Harness 可解释性的常见陷阱？如何优化 Harness 可解释性的性能和准确性？如何把 Harness 的决策理由导出到第三方系统（比如 ELK、Prometheus AlertManager、Jira、Confluence）？
4. 结论/展望未来：总结本文的核心要点，探讨 Harness 可解释性功能的未来发展趋势，给你一些进一步学习的资源链接。

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二、 基础知识/背景铺垫：从 XAI 到 Harness 可解释性

在正式开始实战之前，我们需要先补一些基础知识——特别是关于可解释性 AI（XAI）的知识，因为 Harness 的可解释性功能完全是建立在 XAI 技术之上的。

如果你已经是 XAI 领域的专家，可以跳过这部分；但如果你是第一次接触 XAI，我强烈建议你认真读一下——这会帮助你更好地理解后面的实战内容。

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2.1 什么是可解释性 AI（XAI）？

2.1.1 可解释性 vs. 透明度 vs. 可理解性

在定义 XAI 之前，我们需要先区分三个容易混淆的概念：可解释性（Explainability）、透明度（Transparency）、可理解性（Interpretability）——这三个概念经常被混用，但实际上它们有细微的差别。

根据 DARPA（美国国防高级研究计划局）2016 年启动的《可解释性 AI（XAI）研究计划》的官方定义：

1. 可理解性（Interpretability）：指的是模型本身是可理解的——比如线性回归模型、决策树模型、逻辑回归模型，你可以直接看到模型的参数、结构和计算逻辑，不需要任何额外的工具就能理解模型为什么会做出某个决策。这类模型也被称为白箱模型（White-Box Model）。
2. 可解释性（Explainability）：指的是即使模型本身是不可理解的（黑箱模型），我们也可以通过一些额外的技术或工具，生成人类可以理解的决策理由——比如深度学习模型、随机森林模型、梯度提升树模型（XGBoost、LightGBM、CatBoost），你根本不可能直接看到模型的所有参数、结构和计算逻辑（比如一个有 100 层的深度学习模型可能有几十亿个参数），但我们可以通过 SHAP、LIME、Grad-CAM 等 XAI 技术，生成“模型因为输入特征 A 的值增加了 X，输入特征 B 的值减少了 Y，所以做出了决策 Z”这样的人类可以理解的理由。这类模型也被称为黑箱模型（Black-Box Model）或灰箱模型（Gray-Box Model）（如果我们能看到模型的部分结构或参数）。
3. 透明度（Transparency）：指的是模型的整个生命周期（数据收集、数据预处理、模型训练、模型部署、模型监控、模型更新）都是可追溯、可审计、可解释的——这是比可理解性和可解释性更高的要求，也是合规审计的核心。

举个简单的例子：

• 假设我们有一个白箱模型：如果客户的月收入 > 10000 元，且信用分 > 700 分，就批准贷款——这个模型的可理解性是 100%，可解释性也是 100%（因为不需要额外的解释），透明度取决于我们是否记录了数据收集、模型训练的过程。
• 假设我们有一个黑箱模型：一个有 50 层的深度学习模型，输入客户的月收入、信用分、年龄、职业、还款历史、负债情况等 100 个特征，输出是否批准贷款——这个模型的可理解性是 0%，但我们可以通过 SHAP 值生成“模型因为客户的月收入（权重 0.3）增加了 5000 元，信用分（权重 0.25）增加了 80 分，年龄（权重 0.1）在 25-45 岁之间，所以批准了贷款；但还款历史中有 1 次逾期（权重 0.2），所以贷款额度从 50 万降到了 30 万”这样的理由，可解释性就很高了；透明度同样取决于我们是否记录了整个模型生命周期。

2.1.2 XAI 的核心价值

根据 Gartner 2023 年 11 月发布的《可解释性 AI（XAI）的市场指南（Market Guide for Explainable AI）》报告，XAI 有四个核心价值：

1. 建立信任（Trust）：这是 XAI 最核心的价值——如果我们不理解模型为什么会做出某个决策，我们怎么敢信任它？比如银行的贷款审批模型，如果是黑箱，客户可能会投诉“银行歧视我”，监管机构可能会罚款“银行违反了公平信贷法案”。
2. 降低风险（Risk）：通过解释模型的决策原因，可以快速定位模型的误判和漏判，修复模型的缺陷，降低业务风险。比如自动驾驶汽车的模型，如果误把“白色的卡车侧面”判定为“天空”，我们可以通过 XAI 技术找到原因（训练数据中白色卡车侧面的样本太少），然后补充样本，重新训练模型。
3. 合规审计（Compliance）：很多行业都有严格的合规要求，需要记录和解释模型的每一个决策——比如金融行业的 GDPR、HIPAA、SOX，医疗行业的 FDA 21 CFR Part 11，航空航天行业的 DO-178C。
4. 发现知识（Knowledge Discovery）：通过解释模型的决策原因，可以发现一些我们之前不知道的业务规律——比如电商平台的推荐模型，如果解释说“模型因为客户最近买了婴儿奶粉，所以推荐了婴儿纸尿裤（权重 0.4）、婴儿玩具（权重 0.3）、婴儿衣服（权重 0.2）”，我们就可以发现“买婴儿奶粉的客户大概率会买婴儿纸尿裤”这个业务规律，然后调整我们的营销策略。

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2.2 XAI 的核心技术

XAI 技术可以分为两类：全局可解释性技术（Global Explainability Techniques）和局部可解释性技术（Local Explainability Techniques）。

2.2.1 全局可解释性技术

全局可解释性技术指的是解释整个模型的行为——比如“模型的哪些输入特征最重要？模型的决策边界是什么？模型的整体结构是什么？”。

常用的全局可解释性技术有：

1. 特征重要性（Feature Importance）：这是最常用的全局可解释性技术——比如随机森林模型、XGBoost 模型、LightGBM 模型、CatBoost 模型都自带特征重要性的计算功能；对于深度学习模型，我们可以通过 SHAP 值的全局平均来计算特征重要性。
   • 核心概念：特征重要性表示某个输入特征对模型输出的影响程度——特征重要性越高，说明这个特征对模型决策的影响越大。
   • 数学模型：对于决策树模型，特征重要性可以通过“该特征在所有决策树中用来分裂节点的次数乘以每次分裂带来的信息增益（或基尼不纯度的减少量）的总和”来计算；对于 XGBoost 模型，特征重要性有三种计算方式：weight（该特征用来分裂节点的次数）、gain（该特征每次分裂带来的增益的总和）、cover（该特征每次分裂覆盖的样本数的总和）——其中 gain 是最常用的。
   • 示例：假设我们有一个电商平台的转化率预测模型，输入特征有“搜索响应时间”、“搜索结果数量”、“产品价格”、“产品评分”、“产品评论数量”——特征重要性的结果可能是“搜索响应时间（0.35）> 产品价格（0.25）> 产品评分（0.2）> 搜索结果数量（0.1）> 产品评论数量（0.1）”——这说明“搜索响应时间”是影响转化率最重要的因素。
2. 部分依赖图（Partial Dependence Plot, PDP）：部分依赖图可以显示“某个输入特征（或两个输入特征）的变化对模型输出的平均影响”——比如“搜索响应时间从 50ms 增加到 200ms，转化率的平均变化是多少？”。
3. 个体条件期望图（Individual Conditional Expectation Plot, ICE Plot）：ICE 图是 PDP 的细化——PDP 显示的是所有样本的平均影响，而 ICE 图显示的是每个样本的单独影响——比如“对于不同的客户，搜索响应时间从 50ms 增加到 200ms，转化率的变化是多少？”。
4. 决策树代理模型（Decision Tree Surrogate Model）：对于黑箱模型（比如深度学习模型），我们可以训练一个白箱模型（比如决策树模型）来近似黑箱模型的输出——这个白箱模型就是代理模型，我们可以通过解释代理模型来解释黑箱模型的全局行为。

2.2.2 局部可解释性技术

局部可解释性技术指的是解释模型对某个特定样本的决策原因——这是 DevOps 可解释性中最常用的技术，因为我们通常关心的是“为什么 Harness 的 MDAD 异常检测判定这一次灰度发布异常？”，而不是“为什么 Harness 的 MDAD 异常检测通常会判定异常？”。

常用的局部可解释性技术有：

1. SHAP（SHapley Additive exPlanations）：这是目前最流行、最强大的局部可解释性技术——它是由 Lundberg 和 Lee 在 2017 年发表的论文《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions》中提出的，基于博弈论中的 Shapley 值。
   • 核心概念：SHAP 值表示某个输入特征对模型对某个特定样本的输出的“贡献”——SHAP 值为正，说明这个特征“推动”模型输出向正方向（比如“批准贷款”、“判定异常”）变化；SHAP 值为负，说明这个特征“推动”模型输出向负方向（比如“拒绝贷款”、“判定正常”）变化；所有特征的 SHAP 值之和加上模型的基线值（Base Value，即所有样本的平均输出）等于模型对该样本的输出。
   • 数学模型：对于一个模型 $f$，输入特征 $x=(x_1,x_2,...,x_p)$，模型对该样本的输出为 $f(x)$，基线值为 $E[f(X)]$（其中 $X$ 是所有样本的输入特征矩阵），第 $i$ 个特征的 SHAP 值为 ${\varphi }_i(f,x)$，则：
     $$f(x)=E[f(X)]+\sum _{i=1}^p{\varphi }_i(f,x)$$
     而 Shapley 值的计算公式为：
     ϕi(f,x)=∑S⊆{1,2,...,p}∖{i}∣S∣!(p−∣S∣−1)!p![f(S∪{i})−f(S)] \phi_i(f, x) = \sum_{S \subseteq \{1,2,...,p\} \setminus \{i\}} \frac{|S|! (p - |S| - 1)!}{p!} [f(S \cup \{i\}) - f(S)] ϕi​(f,x)=S⊆{1,2,...,p}∖{i}∑​p!∣S∣!(p−∣S∣−1)!​[f(S∪{i})−f(S)]
     其中 $S$ 是输入特征的一个子集，$f(S)$ 是当我们只知道子集 $S$ 中的特征的值，而不知道其他特征的值时，模型的平均输出。
   • 为什么 SHAP 这么流行？ 因为它有三个核心优势：
     1. 一致性（Consistency）：如果一个模型 $f^{\prime }$ 对特征 $i$ 的依赖程度比另一个模型 $f$ 高，那么特征 $i$ 在 $f^{\prime }$ 中的 SHAP 值一定比在 $f$ 中的 SHAP 值高——这是很多其他 XAI 技术（比如 LIME）做不到的。
     2. 全局-局部一致性（Global-Local Consistency）：我们可以通过对所有样本的 SHAP 值取平均来得到全局特征重要性——这意味着 SHAP 既可以做局部可解释性，也可以做全局可解释性。
     3. 支持多种模型（Model-Agnostic）：SHAP 可以解释任何模型——不管是白箱模型（比如线性回归、决策树），还是黑箱模型（比如深度学习、随机森林、XGBoost）。
   • Harness 中的 SHAP：Harness 的 MDAD 异常检测、智能持续验证、部署策略推荐、动态资源分配、智能故障预测等模块全部使用 SHAP 技术来生成决策理由！
2. LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：这是 SHAP 之前最流行的局部可解释性技术——它是由 Ribeiro 等人在 2016 年发表的论文《“Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier》中提出的。
   • 核心概念：LIME 的核心思想是“在某个特定样本的附近生成一些扰动样本（Perturbed Samples），然后用这些扰动样本训练一个白箱模型（比如线性回归、决策树）来近似黑箱模型的输出，最后通过解释这个白箱模型来解释黑箱模型对该样本的决策原因”。
   • 为什么 Harness 不用 LIME？ 因为 LIME 没有 SHAP 的三个核心优势——特别是一致性和全局-局部一致性。
3. Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）：这是专门用来解释计算机视觉（CV）模型的局部可解释性技术——它是由 Selvaraju 等人在 2017 年发表的论文《Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》中提出的。DevOps 可解释性中很少用到 CV 模型，所以这里就不展开了。

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2.3 Harness 可解释性功能的发展历史

为了让你更好地理解 Harness 可解释性功能的现状，我们先来看一下它的发展历史——我整理了一个表格：

时间	Harness 版本	可解释性功能的更新
2019 年 6 月	Harness FirstGen（第一代）	首次引入可解释性功能——只支持规则驱动的硬决策的解释，比如“为什么这个构建失败了？因为代码覆盖率只有 75%，低于 80% 的阈值”。不支持任何 AI/ML 驱动的软决策的解释。
2021 年 3 月	Harness FirstGen 21.03	首次引入MDAD 异常检测的局部可解释性——使用 SHAP 技术生成“哪些指标导致了异常？每个指标的权重是多少？”的理由，但理由的展示方式非常简单，只有几个数字和红框框住的指标曲线，没有大白话翻译，也没有全局可解释性。
2022 年 10 月	Harness NextGen（第二代）正式发布	全面重构可解释性功能——引入了统一的可解释性框架（Unified Explainability Framework），支持所有 AI/ML 驱动的软决策的解释（MDAD 异常检测、智能持续验证、部署策略推荐、动态资源分配、智能故障预测），理由的展示方式更加直观，有大白话翻译，有 SHAP 值的可视化图表（比如 SHAP 力图、SHAP 瀑布图、SHAP 摘要图），也有全局可解释性。
2023 年 5 月	Harness NextGen 23.05	引入可解释性规则自定义（Explainability Rule Customization）——用户可以自定义“哪些指标需要优先解释？哪些指标可以忽略？解释理由的格式是什么？”。
2023 年 11 月	Harness NextGen 23.11	引入可解释性导出（Explainability Export）——用户可以把 Harness 的决策理由导出到第三方系统（比如 ELK、Prometheus AlertManager、Jira、Confluence）。
2024 年 4 月	Harness NextGen 24.04（目前最新版本）	引入自然语言解释增强（Natural Language Explanation Enhancement）——使用 GPT-4o 模型增强大白话翻译的准确性和可读性，比如“模型因为搜索请求的分词维度从 3 个增加到了 7 个，导致日志关键字数量从 100 万/小时增加到了 300 万/小时（SHAP 值 +0.42），虽然搜索响应时间中位数从 120ms 降到了 95ms（SHAP 值 -0.18），搜索结果的点击率从 15% 升到了 18%（SHAP 值 -0.12），但整体业务健康度得分从 95 降到了 68，低于 70 的阈值，所以触发了自动回滚”。

从这个表格可以看出，Harness 的可解释性功能发展非常快——从 2019 年只支持规则驱动的硬决策的解释，到 2024 年支持所有 AI/ML 驱动的软决策的解释，有直观的可视化图表，有大白话翻译，有自定义功能，有导出功能，还有 GPT-4o 增强的自然语言解释。

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2.4 概念联系的 ER 实体关系图与交互关系图

为了让你更好地理解 XAI、DevOps 可解释性、Harness 可解释性功能、Harness 决策模块之间的关系，我画了两个 Mermaid 图：

2.4.1 ER 实体关系图

这个图展示了各个概念之间的核心属性和联系：

2.4.2 交互关系图

这个图展示了Harness 可解释性功能的工作流程：

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2.5 本章小结

好的，这一章的基础知识就补到这里——我们来回顾一下核心要点：

1. DevOps 决策的黑箱焦虑是现在 DevOps 领域的核心痛点之一——特别是 AI/ML 驱动的软决策越来越多的情况下。
2. **可解释性 AI（XAI）**是解决这个痛点的唯一钥匙——XAI 可以分为全局可解释性技术和局部可解释性技术，其中 SHAP 是目前最流行、最强大的局部可解释性技术。
3. Harness 的可解释性功能发展非常快——从 2019 年只支持规则驱动的硬决策的解释，到 2024 年支持所有 AI/ML 驱动的软决策的解释，有直观的可视化图表，有大白话翻译，有自定义功能，有导出功能，还有 GPT-4o 增强的自然语言解释。
4. 我画了两个 Mermaid 图——ER 实体关系图展示了各个概念之间的核心属性和联系，交互关系图展示了 Harness 可解释性功能的工作流程。

有了这些基础知识，我们就可以正式开始实战演练了！