Harness кодинг‑агента: разобрал исходники Codex, OpenCode, Pi и свою собственную
В прошлой статье про промпт-кэш я сформулировал вещь, которая на самом деле важнее самого кэша: модель ничего не помнит, она stateless
«Давай ты не заметишь этот баг»: агенты научились сговариваться. Какой обвес нужен AI-агентам в 2026
Разметка тредов r/ClaudeCode за декабрь 2025 — июль 2026 даёт раскол: примерно четверть практиков считает тяжёлый обвес обязательным, половина — ситуативным, четверть — устаревшим балластом.Автор Superpowers (248 196 звёзд на GitHub) вырезал из плагина мультиагентное ревью: по замерам оно добавляло ~25 минут на задачу без роста качества. Anthropic убрала свои context-ресеты для Sonnet 4.5 с формулировкой «на Opus 4.5 это был просто overhead».
Как мы внедряли ИИ на 500 инженеров, а скорость не росла. Часть 2. Почему AI-first команды не делают нас быстрее
В первой части статьи мы пришли к выводу, что само использование ИИ не ускоряет инженерную систему. Можно вырастить использование LLM-инструментов в принципе (MAU LLM), потом использование кодинг-агентов (MAU API) и всё равно не увидеть изменений в Lead Time, Throughput и Defect Rate.Проблема в том, что локальное ускорение быстро упирается в остальной процесс. Один человек или одна роль могут начать делать свою часть быстрее, но задача всё равно ждёт требований, проверки, тестирования, согласований, соседних команд или бизнес-эксперта. Поэтому дальше мы пошли в Agentic Engineering.
Создание харнесса для код-агентов под enterprise-фреймворк на Java
Строим мосты между агентами и технологиямиВайб-кодинг, или AI-assisted development, отлично работает на уровне прототипа: агент получает текстовое ТЗ и быстро собирает первый рабочий вариант. Но в корпоративной разработке этого мало.
You don’t need OpenClaw—write your own
Hello, Habr! My name is Nikita Pastukhov—author of FastStream, Principal Engineer, and maintainer of AG2 (a framework for agent development). I’ve been in development for 8 years, and for the last year, I’ve been up to my ears in agents.And I want to prove to you that writing your own agent is no more difficult than writing a CRUD application.Why does this even need to be proven? Because there’s a noticeable gap between what’s happening with AI in the world and what’s happening in the average Russian company:The WorldRussiaEvery company has a subscription to OpenAI / Claude / CopilotDANGEROUS, we host our own modelsA billion startups making AI productsUnclear
Harness Bench: как оценить агентский harness и выбрать связку с моделью
Привет! Я Андрей Иванов, NLP-исследователь в R&D-лаборатории red_mad_robot.
12 факторов хорошего агента
Почти все мы только учимся работать с агентами. Даже опытные команды иногда управляют агентами так, что те приносят больше вреда, чем пользы. HumanLayer сформулировал 12 принципов того, как делать и настраивать агентов правильно. Каждый пункт отвечает на вопрос, что работает хорошо, а что стабильно приводит к проблемам.1. Структурированный выводДо появления структурированного вывода от языковой модели нельзя было ожидать детерминированного результата: она возвращала произвольный текст. Подключить ее к реальной системе было крайне сложно.
У вайбкода два пути: Code-подписка и API
Последнее время гоняю разные кодовые агенты во всех позах и форматах на моём домашнем *Claw-подобном харнес Coddy Agent, практикую как интеграции разных кодовых агентов и апишек в агента для вайбкода, так и разработку кода этого агента разными инструментами, то бишь вайбкожу его ими.Между делом решил разобраться с экономикой и ценами, какие на рынке есть подписки, сколько они стоят и где есть специальные тарифы для кодовых агентов, которые можно было встроить в свой харнес, по ходу дела получился данный обзор.
