Source
growth lab.prjctr | Всім привіт, продовжую тему AI harness.Вона робить 5 важливих речей:1....
266 Views/Reach
2026-09-15 10:18
Message №557
Всім привіт, продовжую тему AI harness.Вона робить 5 важливих речей: 1. Дозволяє моделі працювати циклічно до досягнення бажаної цілі замість перепитувати про наступний крок після виконання попереднього (agent loop)2. Дає моделям інструменти для перегляду та створення файлів, пошуку інформації та запуску коду (tools)3. Управляє памʼятью завдяки якій модель в довгому циклі знає, що відбулось на його початку (memory).4. Задає правила роботи для моделі щоб вона точно знала, які дії може робити самостійно, а які має затвердити з користувачем (guardrails).5. Покращує роботу моделі за рахунок зворотнього звʼязку (feedback loop).Чому зараз тема AI harness летить?
По-перше, harness не залежить від моделі і може працювати з ЛЛМками різних компаній, включно з опен сорсними. По-друге, ви можете брати гроші за виконану роботу. Створення AI harness вимагає доменних знань та розуміння принципів роботи сучасних моделей. Це не той скілсет, який можна здобути за пару місяців на курсах. По-третє, harness практично гарантує результат в часто повторюваних задачах. Це і є та сама економія часу на агентах, про яку ми мріємо. І по-четверте, що дуже важливо – лаби не будуть створювати harness для кожної на світі задачі. Тож зробивши свою нішеву розробку для чогось дуже конкретного та чітко визначеного або освоївши навичку створювати harness для компаній під їхні задачі, ви будете в сильній позиції відносно подальшого розвитку АІ. Бо з кожною новою генерацією моделей ваш harness буде тільки крутішим. І наостанок: ринок величезний, бо, як я вже казала вище, ви можете брати гроші за результат – сформований звіт, заповнений документ, створений артефакт, тощо. Потенційно йдеться про трильйони доларів США. Мати навіть малесенький шматочок від цього – ідея чудова.
По-перше, harness не залежить від моделі і може працювати з ЛЛМками різних компаній, включно з опен сорсними. По-друге, ви можете брати гроші за виконану роботу. Створення AI harness вимагає доменних знань та розуміння принципів роботи сучасних моделей. Це не той скілсет, який можна здобути за пару місяців на курсах. По-третє, harness практично гарантує результат в часто повторюваних задачах. Це і є та сама економія часу на агентах, про яку ми мріємо. І по-четверте, що дуже важливо – лаби не будуть створювати harness для кожної на світі задачі. Тож зробивши свою нішеву розробку для чогось дуже конкретного та чітко визначеного або освоївши навичку створювати harness для компаній під їхні задачі, ви будете в сильній позиції відносно подальшого розвитку АІ. Бо з кожною новою генерацією моделей ваш harness буде тільки крутішим. І наостанок: ринок величезний, бо, як я вже казала вище, ви можете брати гроші за результат – сформований звіт, заповнений документ, створений артефакт, тощо. Потенційно йдеться про трильйони доларів США. Мати навіть малесенький шматочок від цього – ідея чудова.