Инженерия креплений: среда, обеспечивающая надёжность ИИ-агентов.

Если поручить талантливому инженеру задачу без инструментов, документации, мер безопасности и возможности проверки результата, исход будет непредсказуемым. Чистая большая языковая модель, используемая в качестве агента, находится именно в такой ситуации. Инженерия использования — это область, которая решает эту проблему: она включает проектирование всей среды, в которой работает агент, включая инструменты, память, ограничения, циклы обратной связи и песочницы для выполнения задач.

Основная формула заключается в формуле Agent = Model + Harness. Модель отвечает за логические рассуждения и принятие решений. Все остальное — это элементы Harness: способ подключения инструментов, память, среды тестирования, механизмы контроля, обработка контекста, структуры планирования и циклы обратной связи, которые обеспечивают надежность и безопасность рабочего агента. Databricks выражает эту идею следующим образом: без Harness модель может отвечать на вопросы, но не может надежно запускать код, вызывать API, обращаться к файлам, запоминать предыдущую работу или самостоятельно выполнять многоэтапные задачи.

Эта концепция представляет собой третий этап в развитии. Инжиниринг промптов касался вопроса о том, что говорить. Инжиниринг контекста касался вопроса о том, какую информацию предоставлять. Инжиниринг Harness касается вопроса о том, какую систему создавать.

Шесть компонентов Harness

В отраслевых материалах обычно выделяют примерно следующие компоненты:

1. Интеграция инструментов, позволяющая связывать модель с внешними API, базами данных, средами выполнения кода и специализированными инструментами по определённым протоколам.
2. Память и состояние, разделённые на рабочий контекст, состояние сессии и долгосрочную память, сохраняющиеся после завершения одного окна контекста.
3. Управление контекстом и запросами, которое динамически формирует содержимое каждого вызова модели.
4. Планирование и декомпозиция, позволяющие направлять модель через структурированные последовательности вместо того, чтобы запрашивать всё сразу.
5. Проверка и механизмы контроля, включающие проверки корректности, верификацию формата, фильтры безопасности и циклы самокоррекции.
6. Модульность, то есть возможность отдельно включать, выключать или заменять компоненты.

Почему это важно

Агенты распространяются повсюду — от ботов поддержки до помощников для финансового анализа и автономных инструментов для программирования. Большинство из них терпят неудачу в реальных условиях из-за хрупкости, небезопасности или непредсказуемости используемых инструментов, а не из-за слабости основанной на них большой языковой модели. Четыре причины объясняют этот феномен:

• Это переводит процесс разработки из разряда удачных попыток в разряд инженерного проектирования. Вместо импровизированного кодирования и надежд на удачу структурированные ограничения и детерминистичная обратная связь делают результаты предсказуемыми и воспроизводимыми.
• Это снижает нагрузку на проверку. Хороший инструмент повышает вероятность правильного первого варианта кода, а также позволяет автоматически исправлять как можно больше ошибок до того, как их увидит человек.
• Это обеспечивает настоящую автономию. Без такого инструмента агент — это лишь улучшенный чат-бот. С ним он может запускать код, вызывать API, читать файлы, запоминать предыдущую работу и выполнять многоэтапные задачи.
• Это превращает агентов в агентов производственного уровня. Биргитта Бёккелер в статье на сайте Мартина Фаулера описывает два вида управления: руководства, которые представляют собой управление с передачей сигнала вперед и направляют действия агента до того, как он их совершит, и датчики, которые являются управлением с обратной связью и помогают агенту корректировать свои действия после их выполнения. Именно это сочетание отличает демонстрационные агенты от агентов, используемых в производстве.

Центральный цикл

Большинство агентов работают в рамках цикла «анализ — действие — наблюдение»:

1. Анализ: модель изучает всё, что находится в контексте (задачу, память, предыдущие результаты), и выбирает следующее действие.
2. Действие: механизм выполнения реализует это действие, например, вызывая инструмент, запуская код в изолированной среде, обращаясь к API или сохраняя данные в хранилище.
3. Наблюдение: механизм сбора данных фиксирует результат и возвращает его модели в качестве нового контекста.
4. Цикл повторяется, причем модель использует полученный результат для нового выбора действия.

Основным принципом проектирования является четкое разделение обязанностей. Модель предлагает решения, а механизм их выполнения проверяет схемы, разрешения, бюджеты и правила безопасности. Модель никогда не вызывает инструменты напрямую: она возвращает структурированный запрос, который механизм проверяет, авторизует, выполняет и вставляет результат. Благодаря такому разделению агенты остаются безопасными и поддающимися аудиту: действия фиксируются в логах, сбои также приводят к структурированному результату, а уровень риска определяет путь выполнения.

Происхождение термина

История его появления недолга.

• С 2022 по 2024 год существовала эра промптов. Разработчики тратили бесчисленное количество часов на формулировки, структуру и примеры, чтобы получить лучшие результаты.
• В середине 2025 года внимание сместилось на контекст. То, что видит модель, имеет такое же значение, как и способ постановки вопроса, поэтому поиск информации, её сжатие и управление окном контекста стали ключевыми аспектами.

5 февраля 2026 года Митчелл Хасимото, сооснователь HashiCorp и создатель Terraform, опубликовал пост, в котором описал свою привычку: каждый раз, когда агент совершал ошибку, он внедрял постоянное решение в его среду, делая так, чтобы эта конкретная ошибка стала структурно невозможной. Он назвал это «инженерией уздечки», сформулировав примерно так: каждый раз, когда агент ошибается, уделяйте время для разработки решения, чтобы он больше никогда не ошибался таким образом.

11 февраля OpenAI опубликовала подробный отчет об инженерных аспектах создания и выпуска продукта без ручного написания кода, что подтвердило актуальность этой концепции.

В марте Anthropic опубликовала дополнение, описывающее полную архитектуру уздечки из трех агентов, а Thoughtworks, Databricks, Red Hat, LangChain и другие компании выпустили подробные руководства. Этот термин уже стал общепринятым.

Принципы, которые остаются в силе

1. Модель предлагает решение, а исполнитель его реализует. Никогда не позволяйте большой языковой модели напрямую вызывать инструменты. Такое разделение является основой безопасного проектирования агентов.
2. Каждый вызов инструмента должен давать результат, даже в случае сбоя. Информация о успехе, отказе в доступе и истечении времени должна поступать к агенту в виде структурированных данных. Незаметные сбои мешают автономности.
3. Риски меняют ход процесса. Используйте как минимум три уровня: операции с только чтением, выполняющиеся автономно, черновики, имитирующие работу без внешних побочных эффектов, и операции записи, требующие одобрения.
4. Собирайте контекст постепенно, а не сразу всё. Вместо того чтобы передавать весь ход разговора в каждом шаге, структурируйте его: политики на уровне системы, инструкции, специфичные для конкретной задачи, и подсказки, загружаемые в нужный момент. Обозначайте ненадежные данные как таковые.

Устанавливайте бюджеты для длительных задач. Каждый цикл должен иметь ограничения по количеству шагов, времени выполнения, количеству токенов (за ход и в сумме) и стоимости в долларах.

Превращайте постоянные сбои в функции инструментальных платформ. Если инструмент продолжает возвращать некорректные ответы, корректировка запроса — неправильное решение. Напишите валидатор в рамках такой платформы, где и должны происходить постоянные исправления.

Сочетайте вычислительные и инференциальные сенсоры. Инструменты проверки кода, проверки типов и запуск тестов обеспечивают быструю и надежную обратную связь. Анализ кода с использованием ИИ и ИИ в роли судьи решают семантические вопросы, с которыми не справляются детерминистичные инструменты. Самые успешные команды уделяют приоритет детерминистичным ограничениям, которые обеспечивают гарантии.

Контролируйте энтропию. Код, сгенерированный ИИ, со временем накапливает хаос, поэтому необходимо регулярно запускать агенты для очистки, обеспечивающие согласованность документации, сканирование на нарушение ограничений, соблюдение шаблонов и аудит зависимостей.

Начните с простого. Совет Филиппа Шмидта — избегать сложных структур управления и вместо этого предоставлять надежные атомарные инструменты, позволять модели формировать план, а также добавлять механизмы контроля, повторных попыток и верификации. Горький урок заключается в том, что пайплайны, требующие тщательной ручной настройки в 2024 году, часто могут обрабатываться с помощью одного запроса уже в 2026 году, поэтому конструкции должны быть построены так, чтобы умная логика вчерашнего дня можно было легко устранить, как только модели догонят современные стандарты.

Три основных элемента

Некоторые специалисты организуют работу вокруг трех основных элементов вместо шести компонентов:

• Инжиниринг контекста: предоставление агенту правильной информации в нужный момент путем совмещения статических документов с данными в реальном времени.
• Архитектурные ограничения: обеспечение качества кода с помощью машин через слоистые зависимости, инструменты проверки кода, структурные тесты и скрипты предварительной обработки.
• Управление энтропией: плановая очистка, чтобы кодовые базы, созданные с помощью ИИ, не деградировали.

Дешевый трюк с большим эффектом

LangChain сообщил, что одна лишь изменение на уровне инструментального обеспечения позволило повысить его результаты в тесте Terminal Bench 2.0 с 52,8% до 66,5%, что привело к переходу из числа 30 лучших решений в топ-5. Это изменение заключалось в использовании стратегии «сэндвича» для рассуждений: высокие усилия на этапах планирования и проверки и средние усилия на этапе реализации. Сама модель оставалась неизменной, что демонстрирует, насколько значительным может быть эффект от изменений только в инструментальном обеспечении. Степень сложности такого инструментального обеспечения сильно варьируется среди современных лучших кодинг-агентов.

Вывод

Вопрос сместился от того, как сформулировать лучшие запросы, на то, какую систему создать. Модель больше не является продуктом — продуктом становится инструментальная платформа. То, что отличает впечатляющую контролируемую демонстрацию от рабочей системы в реальном мире, — это именно эта платформа, поэтому каждому, кто разрабатывает агентов в 2026 году, она необходима. Практическим первым шагом является аудит текущей конфигурации с учётом шести компонентов и девяти принципов, вышеуказанных, выявление отсутствующих элементов и их включение в платформу.