В статье на платформе Latent Space под названием The Evolution of the Agent Harness («Эволюция агентского харнаса») обозреватель Дэн Макатир (Dan McAteer) рассматривает, как изменились программные обвязки вокруг языковых моделей за последние несколько лет и почему зима 2025–2026 годов стала переломным моментом в надежности ИИ-агентов. Автор отмечает, что долгое время производительность систем сдерживалась разрывом между возможностями базовых моделей и требованиями жестких программных циклов.
Понятие агентской обвязки
По определению автора, агентский харнас — это всё, что окружает веса языковой модели и позволяет ей взаимодействовать с реальным цифровым пространством: среда выполнения, инструменты, контекст, память, компактификация данных, а также правила безопасности и прав доступа. Без обвязки модель остается изолированной системой, способной лишь предсказывать следующие токены на основе статических тренировочных данных. Харнас дает «мозгу» модели тело, обеспечивая восприятие информации и исполнение действий.
Ключевые факты
| Период / Этап | Технология или подход | Характеристика этапа |
|---|---|---|
| Октябрь 2022 | ReAct (Reason + Act) | Появление концепции агентского цикла на уровне промптов без встроенной поддержки в весах. |
| Весна 2023 | AutoGPT / BabyAGI | Эпоха преждевременной автономии, где слабые модели умножали ошибки в длинных циклах. |
| 2023–2024 | Cursor / Copilot | Возврат к модели «человек в контуре» (Human-in-the-Loop) из-за высокой частоты сбоев автономных агентов. |
| Начало 2025 | Claude Code | Переход в терминал, предоставление базового доступа к файлам и bash-командам на этапе пересечения кривых возможностей. |
От болтовни к автономным циклам
Эволюция обвязок описывается через две пересекающиеся кривые: требования харнаса к модели и реальные возможности модели. В период появления AutoGPT и BabyAGI весной 2023 года обвязки требовали от базовых моделей полноценной автономной работы, к которой те еще не были готовы. Из-за негативного эффекта накопления ошибок при многошаговых задачах общая надежность падала до критически низких отметок. Это вынудило разработчиковIDE сместить фокус на усиление человека, оставляя за моделью лишь вспомогательные функции.
Сдвиг парадигмы с появлением моделей рассуждения
Ситуация кардинально изменилась с выходом класса моделей reasoning (начиная с o1 в конце 2024 года). Появился избыток возможностей модели, при котором старые ограничения обвязок стали сдерживать производительность. В феврале 2025 года появился терминальный агент Claude Code от команды разработчиков во главе с Борисом Черным (Boris Cherny), который отказался от классических графических интерфейсов и предоставил модели прямую работу с терминалом, файловой системой и правилами разрешений. Успех этого решения объясняется тем, что архитектура была спроектирована под возможности будущих, более надежных моделей.
Что ждет разработчиков далее
В заключительной части обзора автор делает предположение, что по мере дальнейшего развития технологий языковые модели продолжат поглощать функции старых обвязок прямо в свои веса. Подобно тому, как ранние алгоритмы маршрутизации и работы с контекстом со временем стали частью архитектуры трансформеров, текущие элементы харнасов постепенно переходят внутрь моделей. В результате фокус инженерной мысли сместится с проектирования самих циклов выполнения на создание эффективных инструментов фильтрации и управления человеческим вниманием.