AI harness: кто управляет агентом и как проверить, что обвязка стала лучше
Представьте: агент подготовил ответ на обращение, вызвал сохранение черновика и получил тайм-аут. После перезапуска ему повторить запись, проверить результат или остановиться? От ответа зависят дубликаты, потерянная работа и то, чему можно верить в отчёте агента.Этим занимается agent harness, или обвязка агента: программный слой вокруг модели, который управляет контекстом, инструментами, состоянием и выполнением задачи.
Агентный поиск на open-source моделях: кого нашёл, сколько потратил и где всё сломалось
У меня давно была одна идея: хочу сделать свой агентный поиск на открытых моделях и со своим контролем над источниками. Не чтобы сэкономить на подписке, а скорее понять: какой минимум (технологического стека) нужен, чтобы агент нашел конкретную информацию, с проверяемым источником и не выдумал ссылку?
Из ИТ в fashion и к ИИ-агентам: как я создал COSMOS
Я Никита Краснов, автор COSMOS. Я пришёл из ИТ в бизнес одежды, а затем через задачи этого бизнеса вернулся к разработке уже системы для работы с AI-агентами.Эта история началась с очень приземлённого требования: меньше тратить на обслуживание повторяющихся операций. Маркетплейсы заставили нас постоянно оптимизировать работу. Нужно было продавать одежду, разбираться с возвратами, сопоставлять отчёты, вести учёт и понимать, что происходит между этими этапами. Каждая ручная передача данных добавляла работу.
Harness Bench: как оценить агентский harness и выбрать связку с моделью
Привет! Я Андрей Иванов, NLP-исследователь в R&D-лаборатории red_mad_robot.
Что такое Harness? Полный разбор на примере Claude Code, OpenAI и LangChain
Глубокий разбор того, что на самом деле строят Anthropic, OpenAI, Perplexity и LangChain. Оркестрационный цикл, инструменты, память, управление контекстом — и всё остальное, что превращает stateless LLM в работающего агента.Допустим, вы собрали чатбот. Может, даже прикрутили ReAct-цикл с несколькими инструментами. На демо работает. Но стоит попробовать сделать что-то production-grade — и всё начинает сыпаться: модель забывает, что делала три шага назад, вызовы инструментов падают без ошибок, контекстное окно забивается мусором.Проблема не в модели. Проблема во всём, что её окружает.
