Одна и та же модель в двух агентных системах может показывать совсем разный результат. И дело не только в самой LLM, но и в том, что происходит вокруг неё: какие данные она получает, какие инструменты ей доступны, что система делает после ошибки и как проверяет результат.
За всё это отвечает agent harness — та самая инфраструктура вокруг модели, которая помогает агенту работать последовательно и доводить задачу до конца.
Разобрались в карточках, что это такое и почему иногда именно harness определяет, насколько хорошо агент справляется с реальной задачей 🔍