Skip to main content
Все новости
AI RADARGitHub
286•29.06.2026, 08:15•1 мин

Бывший инженер Google объяснил, как работают AI agent loops, harness и evals за 20 минут.

GitHubGotBurnout Radar

Бывший инженер Google объяснил, как работают AI agent loops, harness и evals за 20 минут.

AI Daily Digest•Verified Tech Release
Коротко о главном30 сек

Эксперт из Google раскрывает механизмы улучшения AI агентов через циклы, память и оценку.

Логика проста: трасируешь каждый запуск → прогоняешь через LLM-оцениватель → находишь сбои → фиксишь → выкатываешь новую версию.

Так агенты постепенно улучшаются.

  • Agent loops: Основной механизм, который позволяет агентам учиться на своих ошибках.
  • Memory: Сохраняет информацию о предыдущих запусках, что помогает избегать повторения ошибок.
  • Harness: Инструмент для тестирования и интеграции агентов в различные среды.
  • Evals: Оценка производительности агентов для выявления их слабых мест.

Смотреть на YouTube 😜 Посмотри и сохрани этот фреймворк.

Почему это важно

Аналитика

Понимание этих механизмов критически важно для разработчиков, стремящихся создавать более эффективные и адаптивные AI системы.

Обсудить в сообществе

Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками

Telegram-сообщество
+5 Points
← Назад к новостям

Связанные материалы экосистемы

Практические гайды, терминология и агентские скиллы

Новость

Revolut перевела около 2000 инженеров на локальные GLM-модели для кода

Revolut перевела около 2000 инженеров на локально развернутые GLM-модели, снизив расходы на ИИ-кодинг примерно в 10 раз и сократив время выполнения задач на 70%.

Практический гайд

Часть I. Архитектура ИИ-агентов: фундаментальные блоки

Одиннадцать фундаментальных строительных блоков современного ИИ-агента: таксономия моделей, агентный рантайм, техники промптинга, дистилляция, архитектура навыков (skills), память, function calling и FinOps.

Практический гайд

Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов

Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.

Термин в глоссарии

Фронтирные Модели (Frontier Models)

Самый мощный класс искусственного интеллекта на переднем крае мировых исследований (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), определяющий границы современных возможностей рассуждения, автономности и кодирования.