Agent harness
Environnement d'exécution qui transforme un modèle en agent pilotable grâce aux outils, règles, permissions, traces et vérifications.
AvancéSources vérifiées le .
Un agent harness est l'environnement qui encadre un modèle pour lui permettre d'agir de façon contrôlée. Il réunit les instructions, les outils, les permissions, l'état, l'observabilité et les vérifications nécessaires à une exécution fiable.
Définition complète
Le terme harness désigne la couche située autour du modèle. Elle prépare le contexte, expose les outils autorisés, transmet leurs résultats, conserve l'état utile et décide quand la boucle doit continuer ou s'arrêter. Dans un agent de code, cette couche peut aussi gérer le sandbox, le dépôt Git, les tests et la création d'un patch.
Deux produits utilisant le même modèle peuvent obtenir des résultats très différents parce que leur harness ne fournit pas les mêmes informations ni les mêmes retours. Une documentation accessible à l'agent, des erreurs structurées et des invariants exécutables rendent le système plus lisible. Les évaluations permettent ensuite de mesurer les progrès au lieu de juger quelques démonstrations isolées.
Analogie pour comprendre
Le modèle est le moteur, tandis que le harness rassemble le tableau de bord, les capteurs, les freins, la transmission et les règles de circulation. Changer uniquement le moteur ne corrige pas un véhicule qui reçoit de mauvaises informations ou ne peut pas freiner.
En pratique
Un harness minimal commence avec une mission bornée, une liste courte d'outils, un espace isolé et une condition de réussite vérifiable. Les actions irréversibles demandent une confirmation. Les traces doivent expliquer ce qui a été tenté, avec quel résultat et pourquoi l'exécution s'est arrêtée.
Termes liés
Pour aller plus loin
Sources primaires
Questions fréquentes
Non. Le modèle raisonne et génère des sorties. Le harness organise le contexte, les outils, les permissions, l'état et les retours qui permettent au modèle de travailler dans un système réel.
Une boucle courte et observable suffit pour un premier cas d'usage. La complexité se justifie ensuite par des échecs mesurés, comme un manque de contexte, une permission trop large ou une vérification absente.