Ресурси для вивчення harness engineering
Ресурси для вивчення harness engineering
Огляд кількох ресурсів для вивчення harness engineering, які допоможуть у створенні ефективних агентів.
Ресурси для вивчення harness engineering
Ось кілька ресурсів, які я з великим задоволенням вивчаю в останній час:
https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/ — відмінний курс про те, як продуктивно обмежувати поведінку агента, які проблеми виникають при використанні LLM (особливо з утриманням контексту) і як зробити harness більш агентним та доводити задачі до коректного завершення.
https://twotimespi.dev/ — створіть спрощеного агента на Python (Tau). Почніть з
uv tool install tau-ai.https://humanlayer.dev/blog/skill-issue-harness-engineering-for-coding-agents — уроки та висновки з невдач і успіхів у побудові harness-ів для кодинг-агентів за 12+ місяців.
https://langchain.com/blog/the-anatomy-of-an-agent-harness — огляд високого рівня багатьох компонентів, які повинні правильно зійтися в harness-е, щоб агент працював.
🐸🐸🐸
Чому це важливо
АналітикаЦі ресурси надають цінну інформацію для розробників, які прагнуть створити ефективні агентні системи. Вивчення harness engineering допоможе покращити продуктивність та надійність AI-агентів.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Гайд для Claude Code: налаштування для агентного програмування (для новачків)
Повний практичний гайд із налаштування Claude Code: інсталяція CLI, конфігурація CLAUDE.md і settings.json, правила дозволів, автоматичні хуки, кастомна команда /truth та субагенти.
Loop Engineering: архітектура автономних петель та завершення ери ручного промптингу
Глибоке занурення в Loop Engineering: архітектура самопідтримуваних циклів для Claude Code та автономних агентів, шаблон DOER/CHECKER, детермінована верифікація, команда /goal та боротьба з Reward Hacking.
Jevons Paradox in AI Engineering
Економічний ефект Джевонса в AI-assisted engineering: зниження marginal cost генерації коду та time-to-PR збільшує сукупний обсяг змін, навантаження на рев'юерів і технічний борг. Архітектурний перехід до high-throughput codegen вимагає явних бюджетів, verification gates та метрик review throughput замість лінійної оптимізації inference latency.
Промпт-інжиніринг (Context Architecture & Prompt Engineering)
Інженерна дисципліна структурування системних директив, XML-розмітки, семантичних делімітерів та прикладів для досягнення детермінованих, передбачуваних результатів від імовірнісних моделей.