Harness Engineering 101 — блог-серия и открытая книга о создании ИИ-агентов с нуля. Ее центральная идея: LLM — это мозг, а harness — тело. API LLM не хранит состояние: на каждом шаге вся беседа отправляется в виде JSON-массива, и в ответ возвращается текст. Harness — это программа, которая формирует, поддерживает и защищает этот массив. Все, что в этой области называют «агентами», — это набор исправлений одного и того же цикла, и каждое из них появилось потому, что сломалось что-то конкретное.
Серия, датированная сентябрем 2026 года как версия 1.0, развивает эту идею в 16 главах. По ходу изложения она строит игрушечного агента примерно на 300 строк на чистом Python. Каждая глава следует одной и той же схеме: сбой, минимальное исправление и цена этого исправления. В главах рассматриваются темы от использования инструментов и цикла агента до кэширования, бюджетов контекста, субагентов, управления, фоновых задач, MCP и защитных механизмов. Книга завершается кейсом о агентах для программирования и аргументом, что RAG всегда был паттерном harness.
Паттерны подробно разобраны в One Code, открытом агенте для программирования, построенном на pi. Книгу можно читать онлайн, ее исходники размещены на GitHub. В приложениях рассматриваются продвинутые темы: маршрутизация моделей, worktree и изоляция, режим планирования, повторные попытки и потоковая передача.
Репозиторий включает исходный текст книги, работающий игрушечный harness с одним файлом на каждый этап и генераторы диаграмм. Для сборки книги нужны mdbook и mdbook-mermaid. Текст распространяется по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, а код выпущен под лицензией MIT.
Источник: Hacker News · Сводку подготовил HeadlinesBriefing