Кілька ресурсів з harness engineering, які я з великим задоволенням вивчаю в останній час
Кілька ресурсів з harness engineering, які я з великим задоволенням вивчаю в останній час
Цей список містить корисні ресурси для вивчення harness engineering, які допоможуть у створенні ефективних агентів.
» https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/ — чудовий курс про те, як продуктивно обмежувати поведінку агента, які проблеми виникають при використанні LLM (особливо з утриманням контексту) і як зробити harness більш агентним і доводити завдання до коректного завершення.
» https://twotimespi.dev — створи спрощеного агента на Python (Tau). Почни зuv tool install tau-ai.
» https://humanlayer.dev/blog/skill-issue-harness-engineering-for-coding-agents — уроки і 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 покращити свої навички у harness engineering, що є критично важливим для створення ефективних AI-агентів.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
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.
Субагенти та паралельна робота в Claude Code: як виконувати кілька завдань одночасно
Повний посібник із паралелізації завдань у Claude Code: архітектура субагентів, спільний та ізольований контекст, патерни Fan-Out і Swarm, робота через CLI з прапорцем -p та оптимізація токенів.
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.