Der Harness ist der Dreh- und Angelpunkt: Wie ein Entwickler seine Agenten mit einem einzigen Setup steuert
The Harness Is the Thing
Scott Fryxell beschreibt, wie er mit einem einheitlichen Harness aus TUIs, Skills und AGENTS.md seine LLM-gestützten Agenten effizient steuert. Er nutzt günstige Modelle wie Deepseek für Routineaufgaben und spart so 75 % der Kosten für Frontier-Modelle. Sein Setup umfasst eine Planungs- und Ausführungsstruktur (Explore, Planner, Worker, Critic, Promoter) und zeigt, wie ein einzelner Entwickler mit wenigen Abos die Qualität großer Teams erreicht. Auch sein Produkt realness.online profitiert von der Harness-Anbindung.
Der Harness ist das Ding; der Dreh- und Angelpunkt, an dem meine Erwartungen auf die Fähigkeiten des LLM treffen.
- AirMax98
Das zu lesen macht mir wirklich Lust auf einen etwas besseren Workflow. Ich bin wirklich so stark von Fable abhängig, dass ich keine anderen Modelle nutze, und ich bin schon so ziemlich an dem Punkt angelangt, an dem ich jede Woche an Nutzungslimits stoße. Ich lebe wirklich auf geborgter Zeit – wenn Anthropic Ende August endlich ihre 50-prozentige Nutzungserhöhung zusammenstreicht, werde ich definitiv gezwungen sein, meinen Workflow umzustellen. Wenn es so weit ist, kann ich mir nur schwer vorstellen, dass ich bei einem einzigen Modell bei einem einzigen Anbieter bleiben werde.
- andai
Ich bin mit Luna sehr zufrieden, aber mein Ansatz ist "viele kleine Änderungen", wobei Modelle vor einem Jahr im Grunde die Sättigung erreicht haben.
(Ich habe auch den Ansatz "ein riesiges Modell massive Änderungen machen lassen" ausprobiert und erhole mich psychologisch immer noch von der Erfahrung. Die Codebasis erholt sich vielleicht nie!)
Außerdem scheinen Luna und DSV4 Flash jetzt gleichauf zu sein, außer dass Luna schneller und billiger ist?
- esalman
Was ich in der letzten Woche gelernt habe, ist, dass ein Harness im Grunde eine while-Schleife ist.
In jeder Iteration machst du einen LLM-Aufruf, führst etwas Arbeit aus (z. B. Tool-Aufruf), erweiterst den Prompt (anhängen oder komprimieren usw.) – nicht unbedingt in dieser Reihenfolge – und machst weiter.
Bis eine Endbedingung erfüllt ist. Dann brichst du aus.
- nullbio
LoRA-adaptives Lernen mit Open-Weight-Modellen und deinen eigenen Reasoning-Traces ist das Ding. Die großen Labore haben eine Mammutaufgabe vor sich, wenn sie mit dem Betrieb eigener Modelle konkurrieren wollen – sie werden im Grunde jedem einzelnen Nutzer eine eigene persistente virtuelle Maschine geben müssen. Wenn alles gesagt und getan ist, denke ich, dass ihr einziger echter Burggraben als Inferenz-/Hardware-Anbieter sein wird. Dass Stripe OpenRouter gekauft hat, war eine sehr kluge Wette.
- haugis84
Die Leute übertreiben es.