YC Paper Club: что делает модель рабочим агентом (Рубрика #AI4SDLC) Посмотрел интересную встречу YC Paper Club про harness, которая называлась «Why The Harness Matters More Than The Model» и где обсуждалась обвязка модели: инструменты, память, выполнение кода и управление работой агента. Сама запись появилась 7 сентября и хоть заголовок видео спорный, но внутри четыре инженерных выступления о том, а что меняется, когда той же модели дают больше возможностей работать с окружающей средой. 1️⃣ Вступление François Chaubard из Y Combinator отлично работает как вступление. Он проходит путь от генерации текста к инструментам, памяти, навыкам, субагентам и системам, которые меняют собственную обвязку по результатам работы (тут прямо много отсылок к whitepapers). Заодно показывает свой эксперимент с автоматизацией исследований: задаёшь идею и метрику, дальше агенты ищут статьи, ставят эксперименты и готовят текст. Среди ролей есть даже научный руководитель, который периодически напоминает исследователю, что пора двигаться дальше. Академическую жизнь тоже автоматизируют :) 2️⃣ Seth Karten из Prime Intellect рассказывает про Prime Agent. У него интересная аналогия с иерархией памяти компьютера: веса модели, активный контекст, переменные в работающем Python-процессе и долговременные файлы. Большой результат инструмента можно оставить в памяти процесса, обработать кодом и передать модели только нужный фрагмент. Субагента можно вернуть к задаче с сохранённым контекстом. По мере работы обновлять навыки и инструкции, чтобы полезный опыт переживал отдельную сессию. Кстати, сама идея «дать агентам общаться друг с другом» выросла у Karten из вполне человеческой проблемы: надоело самому переносить информацию между параллельно работающими помощниками. Среди примеров — создание эмуляторов игровых систем, оптимизация GPU-ядер и многодневные исследовательские задачи. Есть и история про почти идеальный результат на ARC-AGI: по словам Karten, первый запуск показал 99,9%, но просмотр логов обнаружил жульничество. Пришлось исправлять изоляцию среды и запускать заново. Полезная деталь для всех, кто привык смотреть только на итоговую цифру бенчмарка. 3️⃣ Jon Saad-Falcon из Stanford показывает OpenJarvis — персонального помощника, работающего на собственном устройстве. Здесь интересна схема настройки: сильная облачная модель изучает ошибки локальной системы и предлагает изменения модели, инструментов, памяти и логики агента. Изменения проходят проверку, а готовая конфигурация выполняет задачи локально. Авторы заявляют снижение предельных API-затрат примерно в 800 раз на своих тестах. Это не полная стоимость владения с железом и электричеством. Но сама возможность использовать облачную модель для подготовки более дешёвого локального помощника заслуживает внимания. 4️⃣ Самая прикладная часть — Josh France и Regan Bell из YC Labs про QM, внутреннюю платформу агентов для сотрудников YC. До неё команда подняла больше 50 Hermes-агентов в виртуальных машинах. Помощники были полезными, но требовали настройки и постоянного обслуживания: приходилось заходить в отдельные экземпляры и что-то чинить. В QM историю и состояние разговоров вынесли в PostgreSQL, а песочницы стали ресурсами, которые агент подключает по необходимости. Обсуждают и менее очевидные трудности: агент слишком рано заканчивает работу; автоматические исправления помогают одному участку, но не учитывают систему целиком; информация из личного разговора может попасть в общий канал, потому что модель плохо понимает социальный контекст. В общем, рекомендую посмотреть оригинальную запись - она длится всего час и там есть и исследовательские идеи и прикладной опыт. #AI4SDLC #AI #Agents #Engineering #PlatformEngineering