AI Harness
Prosisz model: „Napraw błąd w moim programie”. Samo wygenerowanie propozycji kodu nie wystarczy. Ktoś musi otworzyć pliki, zastosować zmianę, uruchomić testy i przekazać wynik do następnego kroku. Model potrzebuje otoczenia, które umożliwi te działania.
AI Harness to warstwa programu organizująca pracę modelu: dostarcza mu kontekst i narzędzia, wykonuje wybrane działania oraz oddaje ich wyniki. Może też zarządzać pamięcią, uprawnieniami, kontrolą rezultatów i obsługą błędów. Nazwa bywa tłumaczona jako „uprząż”, ale zakres zależy od konkretnego systemu.
W naszym przykładzie model proponuje odczyt pliku. Harness odczytuje go i przekazuje treść. Model przygotowuje zmianę, harness ją zapisuje i uruchamia testy. Jeśli test zgłosi błąd, jego wynik staje się wejściem kolejnego kroku. Powstaje pętla działania, a nie pojedyncza odpowiedź tekstowa.
Dlatego jakość takiego agenta zależy także od narzędzi i sposobu organizacji pracy. Harness może ułatwić weryfikację, ale nie gwarantuje poprawności każdej decyzji modelu. Skrót „agent = model + harness” pomaga uchwycić ideę; nie jest jednolitą definicją wszystkich produktów. Anthropic opisuje budowanie takich pętli i narzędzi.