Harness кодинг‑агента: разобрал исходники Codex, OpenCode, Pi и свою собственную
Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На каждом таком узле я застревал и шёл смотреть, как это решают взрослые. Благо исходники Codex, OpenCode и Pi лежат открыто, а архитектуру Claude Code Anthropic описывает сама.
Оказалось, кодинг‑агенты различаются не моделью внутри и не списком фич на лендинге. Они различаются архитектурными ставками обвязки, и эти ставки видны прямо в коде. Дальше — разбор по ставкам, с примерами кода, и попытка понять, какие из этих ставок стоит закладывать всерьёз, а какие проживут до следующего сильного релиза модели.
Читать далее
Источник: habr.com
Похожие записи
- Компания Gritt выходит из режима скрытой разработки, получив 34 миллиона долларов на закупку роботов для строительства солнечных электростанций, а затем и на все остальное.
- Система оценки рисков для экспериментальных лекарственных препаратов, аналогичная кредитному рейтингу.
- Orion soft обновил StarGuard AI, добавив инструменты мониторинга и учета расходов на ИИ
Оцените материал:
Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
