Некоторое время назад слово это стало слышно из всех утюгов, а значит самое время разобраться, что это за зверь такой и как с ним работать.
Харнесс – это своего рода агентная обвязка вокруг модели, которая позволяет превратить ИИ в автономную рабочую единицу, способную вызывать разные туллы, решать сложные и продолжительные задачи без участия человека. Грубо говоря – скин вашего ИИ-агента из скриптов, скиллов и инструментов.
В целом харнесс сейчас становится глобальным трендом: вокруг своих моделей такой слой выстраивают OpenAI, Anthropic и другие крупные игроки. И не просто так. LangChain показал, насколько сильно он может влиять на результат: с той же LLM и теми же весами компания поднялась в Terminal-Bench 2.0 с позиции за пределами топ-30 на 5-е место — только за счет изменения инфраструктуры вокруг модели.
В России своим харнессом недавно хвастались ребята из Яндекса, которые обновили Алису. Теперь она сама может определять, какая модель лучше справится с задачей пользователя и работать в качестве оркестратора. Свои наработки в похожем ключе показывали еще Сбер и МТС.
А где здесь безопасность? Тут все мы можем вспомнить про пример с Claude, который любой маломальски подозрительный запрос перекидывает на более слабую модельку. Или кейсы, когда модель начинает генерировать ответ и резко обрывается на полуслове, выдавая стандартную заглушку. За подобное поведение в основном отвечают гардрейлы (сложно уже, да, держитесь) – они работают как межсетевой экран для ИИ, отрезая вредоносный промпт или наоборот, генерацию, которую пользователю показывать не надо.
Внутри харнесса подобных контролей и ограничений можно накрутить еще больше, хоть на обращение к каждому инструменту. Австралийский департамент кибербезопасности недавно даже выкатил весьма насыщенный текст по безопасности ИИ как раз через призму харнесса. А еще вот свежая статья, где авторы буквально разработали харнесс с фокусом на защиту агента и его
А если компания разворачивает открытые модели на собственной инфраструктуре — то все вместе это закрывает понятный и важный класс риска: данные не передаются стороннему иностранному провайдеру и не могут утечь через зарубежную модель.
Так что тема перспективная и интересная не только в контексте эффективности ИИ-агентов, но и в контексте развития темы кибербезопасности искуственного интеллекта. Такие дела.
⚡ ПБ | 😎 Чат | 🛍 Проекты | 📹 YT
