🤖 Чему можно научиться у OpenAI про harness engineering?
Я наконец-то добрался до статьи от OpenAI с экспериментами на полностью автономных агентах в разработке. Статья действительно интересная. Поймал себя на мысли, что когда читаешь о чем-то новом и революционном в области ИИ, возникают те же ощущения, как в молодости, когда читал книги по базам данных и другим фундаментальным темам. Тогда думал: «Ах, вот как это работает! А что, так можно было?»
В статье на примере показано, как они сделали систему знаний для агентов. И тут возникает вопрос: почему бы не взять это за основу? Потому что сидеть и вечно дописывать кучу информации в AGENTS.md — так себе идея.
Взял их статью, отдал агенту и попросил переделать один из проектов под эту архитектуру работы со знаниями и правилами.
Пока рано говорить о результатах, но документация уже стала заметно более структурированной и понятной даже для меня. Так что лишним это точно не будет. Рекомендую хотя бы посмотреть в эту сторону.
В то же время Андрей Карпаты представил так называемый idea file — паттерн для создания базы знаний для LLM. По сути, это очень близко к тому, о чем писали в OpenAI, если не то же самое.
У него это больше про исследовательские процессы, но сама идея совпадает. Есть gist с шаблоном, который можно отдать своей LLM — и она сама все развернет.