Harness для AI-агентов: контекст, проверки и самоулучшение

Собрал две статьи про harness для AI-агентов - слой, который превращает модель в рабочий процесс: контекст, loop, инструменты, проверки, права, память и подагенты.

:paperclip: Как получать сильный результат от любой модели

Практический каркас: когда хватит одного промпта, а когда пора собирать систему вокруг агента. Там про CLAUDE.md, объективные проверки, независимого verifier, hooks, permissions, skills, memory и MCP.

:paperclip: Harness engineering для самоулучшающихся AI-систем

Более глубокий слой: как сама обвязка становится объектом оптимизации. Агентные системы начинают улучшать контекст, процесс, код harness, evals и механизмы поиска.

Главная мысль для практики: зеленая галочка done имеет смысл только тогда, когда есть внешний gate, логи, состояние, лимиты и артефакты, которые можно проверить через неделю.

Чат | CloseRouter


Оригинал в Telegram