Dużo nowych terminów w związku z sieciami LLM powstaje na każdym kroku. A to jest ostatnie które mnie prześladuje na każdym kroku “Harness” przynajmniej od lutego 2026.
Po polsku: AI harness to uprząż. Warstwa otaczająca model AI, która sprawia, że model może działać jak agent, a nie tylko generować tekst.
Co to robi
Ta uprząż dodaje modelowi narzędzia, kontekst, pamięć, pętle weryfikacji i obsługę błędów. Dzięki temu AI może np. wyszukiwać informacje, uruchamiać kod, sprawdzać wyniki i poprawiać swoje działania.
Jeśli poprosimy AI: “napraw błąd w repozytorium”, harness może podać mu pliki, uruchomić testy, zebrać błędy i włożyć wynik z powrotem do kolejnego kroku.
Czy to jest to samo co agent?
Jest to dość blisko. Często widziałem, że: agent = model + harness. Różne firmy używają trochę innych nazw, ale sens jest ten sam.
Inne nazwy
- executor
- Execution layer
- Scaffold
- Agent framework
- Orchestration layer
- Runtime
I to jest naprawdę istotne bo bardzo poprawia jakość outputu, bez tego agent np może chcieć wszystko zrobić w jednym prompcie. “one shot” i nie starczy mu kontekstu na zrobienie zadania. 42af1⁝ Lost in the Middle - How Language Models Use Long Contexts
42af2⁝ Anthropic robił z Claude testy w tym zakresie.