AI-агенты часто срываются не потому, что модель слабая

AI-агенты часто срываются не потому, что модель слабая,
а потому что у них нет нормального harness.

Вот 4 материала, которые реально прокачали понимание:
1. Learn Harness Engineering (Walking Labs)
Как правильно ограничивать поведение агента, управлять контекстом и не давать ему объявлять победу раньше времени.
https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/
2. Tau — минималистичный Python-агент
Отличный способ понять устройство coding agent изнутри. Прозрачная архитектура и чистый код.
uv tool install tau-ai
https://twotimespi.dev
3. Skill Issue: Harness Engineering for Coding Agents
12+ месяцев реального опыта. Почему большинство проблем — это не модель, а harness. Sub-agents как context firewall и правильная работа со skills.
https://humanlayer.dev/blog/skill-issue-harness-engineering-for-coding-agents
4. The Anatomy of an Agent Harness (LangChain)
Чёткий разбор всех ключевых компонентов, из которых состоит надёжный harness.
https://langchain.com/blog/the-anatomy-of-an-agent-harness
Если ты тоже собираешь серьёзных агентов — сохраняй.
Без хорошего harness даже сильная модель будет бесполезной.
А какие материалы по harness engineering у тебя в закладках? Делись 👇😸