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.
Месть дата-сайентиста: почему LLM не отменили нашу профессию
Закончилась ли золотая эпоха дата-сайентистов? Когда-то Harvard Business Review назвал эту профессию «самой сексуальной работой XXI века». В технологической индустрии позиции data scientist часто входили в число самых высокооплачиваемых. При этом работа требовала необычного сочетания навыков:Data Scientist (сущ.): человек, который знает статистику лучше любого разработчика и разбирается в разработке лучше любого статистика.— JosH100 (@josh_wills), 3 мая 2012 года
Harness вокруг LLM: что я понял за год ежедневной работы
Год в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный.Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness
Вам не нужен OpenClaw — напишите свой
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Пастухов — автор FastStream, Principal Engineer и мейнтейнер AG2 (фреймворк для разработки агентов). Я уже 8 лет в разработке, последний год - по уши в агентах.И я хочу доказать вам, что написать своего агента не сложнее, чем написать CRUDПочему это вообще нужно доказывать? Потому что есть заметный разрыв между тем, что происходит с AI в мире, и тем, что происходит в среднестатистической российской компании:МирРоссия
Как кодинг-агенты используют инструменты, память и контекст репозитория, чтобы писать код лучше
Это перевод хорошей статьи про базу того, как устроены кодинг-ассистенты и что для них важно: что такое харнесс и харнесс-инжиниринг, в чем разница просто агентной обвязки и кодинговой, что такое компактизация и почему та же самая модель в консольке ощущается мощнее, чем просто в веб-чате. Сильного хардкора и больших откровений в ней нет, но это отличный материал для старта изучения архитектуры кодинг-ассистентов и лучшего понимания, как оно работает внутри.В этой статье я хочу разобрать общую архитектуру кодинг-агентов и агентных харнессов
Agent Harness: одна LLM, разные результаты — в чем секрет?
Использование кодовых агентов (Codex, Cursor, Claude Code) стало обыденностью. Внутри разных AI-агентов могут использоваться одни и те же модели, но результаты будут сильно отличаться. Например, есть мнение, что Cursor лучше и быстрее справится с написанием качественного UI, Claude Code покажет себя лучше в проектировании архитектуры приложения, а WindSurf лучше остальных создаст прототип системы. Почему одна и та же модель в разных агентах дает разный результат? Давайте разбираться.
