Разработка системных модулей: системная архитектура, обеспечивающая высокую производительность ИИ-агентов
Успех автономных ИИ-агентов определяет не сама модель ИИ, а архитектура системы, включающая в себя контекст, правила и циклы обратной связи.
Harness-Engineering определяет правила, контекст и обратную связь для агентов ИИ, становясь тем самым ключевой технологией современных систем искусственного интеллекта.
Термин «Harness» первоначально происходит из конного спорта. Под ним подразумевается упряжь, которую надевают на лошадь, чтобы правильно ею управлять. В мире инженерии «Harness» — это инфраструктура для агентов ИИ, которая задает рамки для моделей с помощью ограничений, правил и циклов обратной связи. Сама модель сравнима с лошадью. Мощная, но нуждающаяся в управлении. В этой метафоре инженер — это всадник, который задает направление, но сам не бежит. Harness-Engineering — это проектирование и внедрение систем, которые устанавливают архитектурные границы и определяют правила зависимостей. Агенты ИИ получают информацию о своих задачах. Harness предоставляет необходимую документацию и контекст, проверяет, правильно ли выполнена задача, и корректирует агентов с помощью циклов обратной связи. Модели ИИ и агенты в настоящее время наводняют рынок и сообщество. Решающее отличие заключается в системной архитектуре вокруг них, поскольку даже небольшие изменения в ней могут оказать большое влияние на результаты, и все это без необходимости вносить изменения в саму модель.
Index
Все зависит от фреймворка
Open AI посвятила эту тему в августе 2025 года в рамках собственного эксперимента и в начале года опубликовала по этому поводу интересную статью о «Harness-Engineering».
В течение пяти месяцев команда работала над внутренней бета-версией программного обеспечения, разрабатывала и предоставляла ее, при этом не написав ни одной строчки кода самостоятельно. Весь код, логика приложения, тесты, документация и мониторинг были написаны с помощью внутреннего инструмента. По оценкам разработчиков, им потребовалось всего одна десятая часть времени, по сравнению с тем, если бы они писали программное обеспечение вручную. В итоге таким образом было создано более миллиона строк кода. Главный вопрос, который задавала себе команда Open AI, больше не звучал так: «Как мне за короткое время написать работающий код? », а: «Какая среда необходима для достижения этой цели с помощью ИИ-агентов?» Таким образом, задачей стало проектирование подходящей среды, определение намерений, а также четко очерченные циклы обратной связи. То, что началось с пустого репозитория Git, теперь содержит миллион строк кода, распределенных между инфраструктурой, логикой приложения, документацией, инструментами разработчика и самими инструментами.
Этот пример наглядно демонстрирует, почему Harness Engineering так эффективен. При этом прослеживается и фундаментальный сдвиг в подходе к работе с системами ИИ. В то время как чистый Prompt Engineering нацелен на оптимизацию отдельных взаимодействий с моделью, Harness Engineering занимается оркестровкой целых систем.
Основная задача больше не заключается только в том, чтобы сформулировать максимально хорошие и точные промты, а в том, чтобы создать среду, в которой агенты ИИ могут работать контролируемо, воспроизводимо и эффективно. Таким образом, предоставление контекста, циклы обратной связи, правила и наблюдаемость становятся важнее, чем сама модель.
Чтобы сделать харнес-инжиниринг («Harness-Engineering») широко применимым, Open AI также предоставляет фреймворк, который делится на три категории: контекст-инжиниринг, архитектурные ограничения и управление энтропией.
На практике сам харнес состоит из нескольких технических компонентов, которые вместе определяют рабочую среду агентов ИИ. К ним относятся, в частности:
- Системы предоставления контекста и документации
- Инструментарий для поиска, хранения и доступа к знаниям
- Решения по наблюдаемости для логов, метрик и трасов
- Конвейеры оценки и тестирования
- Системы политик и разрешений
- Механизмы распределения задач и оркестрации агентов
Системы обратной связи и рецензирования
Только взаимодействие этих компонентов позволяет контролируемо использовать агентов ИИ в производственных программных системах и раскрыть их полный потенциал. Эта базовая структура позволяет использовать упомянутый ранее фреймворк.
Контекст-инжиниринг
Контекст-инжиниринг — это рычаг, позволяющий гарантировать, что агенты ИИ будут иметь доступ к нужной информации в нужное время. Здесь проводится различие между «статическим контекстом» и «динамическим контекстом». Статическим может быть, например, локальная документация в репозитории. То есть соглашения API или руководства по стилю. Динамическим, напротив, является отображение структуры каталогов при запуске агентов, а также данные наблюдаемости, такие как журналы, метрики и трассировки.
Архитектурные ограничения
Благодаря установленным здесь рамкам, таким как пользовательские правила, агенты, которые, в свою очередь, контролируют других агентов, автоматизированные проверки перед фиксацией кода или тесты структуры, фактически навязывается то, как должен выглядеть код. Эти ограничения помогают агентам более целенаправленно приходить к решениям и потреблять меньше токенов.
Управление энтропией
Со временем в кодовых базах, сгенерированных ИИ, неизбежно появляется мусор. Чтобы учесть этот факт, здесь также задействуются агенты. Одни проверяют документацию на согласованность, другие принуждают использовать заданные шаблоны. Третьи сканируют код, который не был отмечен при предыдущих проверках и не соответствует требованиям. Эти агенты работают периодически и выполняют внутреннюю «уборку».
С ростом распространения автономных ИИ-агентов кардинально меняется и роль разработки программного обеспечения. Фокус постепенно смещается с ручного написания отдельных реализаций на оркестрацию интеллектуальных систем. При этом разработчики все реже определяют каждое конкретное решение самостоятельно, а разрабатывают рамочные условия, в которых могут работать ИИ-агенты.
В будущем задача инженера будет в большей степени заключаться в формулировании целей, правил и ограничений. Архитектурные принципы, правила безопасности, требования к качеству и механизмы обратной связи станут центральными компонентами разработки. Само написание кода все больше превращается в автоматизированный процесс выполнения в рамках контролируемой системы.
Таким образом, разработка харнеса становится ключевой компетенцией современной разработки программного обеспечения. О качестве системы решает не отдельная модель, а способность предоставлять контекст, координировать агентов и постоянно оценивать их результаты.
Чем мощнее становятся модели ИИ и чем сильнее они технологически сближаются, тем важнее становится системная архитектура вокруг этих моделей. Таким образом, харнесс превращается из вспомогательного инструмента в собственно производственную систему для агентов ИИ. Поэтому, когда модели ИИ все больше становятся взаимозаменяемым товаром, в конечном итоге именно харнесс определяет качество, безопасность и масштабируемость автономных систем, а харнесс-инжиниринг может внести ценный вклад в качестве следующего этапа эволюции.
Комментарии закрыты.