Harness^2: рекурсивная оптимизация агентских харнессов. Гугл выпустили инструмент оптимизации харнессов - Харнесс в квадрате A harness is the system around a model that enables it to act as an agent: prompts, tools, memory, skills, orchestration, and more. Harnessing is the process of optimizing that system. Сейчас релиз поддерживает параллельные и последовательные рекурсии, совместим с OpenCode и Codex и прочими тулами. Подключается на 8 уровнях system prompt, guardrails, memory, tool guidance, subagents, skills, scripts, and plugins. Анализирует их работу и оптимизирует вызовы для повышения результативности. Позволяет поднять эффективность обвязки на 11% в ряде задач. Так же имеет интеграцию с разными бенчами, которые можно выбрать, скачать и с их помощью измерять прирост эффективности оптимизации. Это не для установки на работающего агента. Скорее это такой вспомогательный цех, которых на замороженных вызовах позволяет оптимизировать всю цепочку, - вдумчиво, другим агентом, разобрав каждую атомарную итерацию и оптимизируя исходную обвязку. Вы можете взять, например, форк opencode и сделать версию под свои задачи, которая будет лучше, проще и быстрее оригинальной. GitHub #google #harness ——— @tsingular