📚 HARNESS: операционный контур для ИИ-агентов

Соберёшь минимальный рабочий контур, в котором агент получает чёткую задачу, доказывает результат и передаёт работу дальше

by Алексей Ульянов

Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.

Войти Вступить / купить доступ

Уроки (11)

1 Зачем ИИ-агенту нужен жесткий контракт задачи Продолжить → 2 Как заставить AI-агента доказывать каждый шаг → 3 Шлюз готовности заставляет ИИ доказывать результат → 4 Почему ИИ-агентам нельзя верить без улик → 5 Протокол передачи задач между ИИ-агентами → 6 Как работают умные тормоза ИИ-агентов → 7 Recovery lane: как ИИ-агент действует, когда работа сломалась → 8 Ловушка слепого копирования рабочих контуров ИИ → 9 Почему фреймворк не заменит контроль над ИИ → 10 Как перестать бесконечно править промпты ИИ-агентов → 11 Как загнать работу ИИ в жесткие рамки →

О курсе

Курс разбирает главы руководства Harness: набор правил и файлов, которые держат работу ИИ-агента под контролем. Он рассчитан на тех, кто строит агентов для кода, исследований, контента или рассылок и хочет понимать, на каком шаге что-то пошло не так. В первых уроках разбираются контракт задачи, цикл исполнения по шагам, шлюз готовности и журнал улик. Дальше идут протокол передачи работы между агентами и людьми, правила остановки и возобновления с согласованием, а также полоса восстановления после сбоев. Затем показано, как переносить рабочий контур на другой процесс, почему фреймворк не заменяет Harness и как превращать повторяющиеся ошибки в изменения контура, а не в очередную правку промпта. В финале собирается минимальный харнесс для одного процесса. Примеры по ходу курса в основном строятся на SMM-агенте, который готовит черновики постов.