harness engineering
термин, который будет вам встречаться все чаще

на этой неделе его подробно разбирал Степан Гершуни на первой лекции потока AI Native} от AI Mindset. по сути, если мы говорим про ИИ-трансформацию команд, это то, чем нужно будет заниматься после формирования ИИ-фундамента

🟠во-первых, вы скорее всего этим инжинирингом уже занимаетесь - если у вас есть claude.md, agents.md или, например, вы просите llm до выполнения задачи составить план ее выполнения и разбить на этапы

🟠во-вторых, это не что-то принципиально новое. если prompt engineering - это как поставить llm задачу, а context engineering - как сделать так, чтобы у агента была вся необходимая информация для ее выполнения, но не более того, то harness engineering - это среда, которую мы выстраиваем вокруг языковой модели: инструменты, правила, структура проекта и циклы проверок

почему об этом все больше говорят?
🔴грамотный harness engineering значительно повышает качество работы агента на той же модели
🔴это решает проблему "усталости" контекста: в Anthropic заметили, что на длинных задачах агенты начинают терять фокус и путаться. решение? делать "сброс контекста" и передавать задачи между агентами по цепочке. и это можно сделать, выстроив структуру и логику их совместной работы
🔴агенты плохо оценивают сами себя. поэтому крутой подход - разделять роли. один агент планирует, второй делает, а третий оценивает результат по четким критериям

что изучить для погружения в тему:
• https://openai.com/index/harness-engineering/
• https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps
• https://www.cybos.ai/harness
• https://t.me/prompt_design/1976

пока для меня выглядит непонятно, но очень интересно 😅 планирую сбор команды агентов для одного из проектов, посмотрим, что из этого выйдет

✅ @girlsvibecode