Меня зовут Арина Михална, и я считаю, что обвязка агента (харнесс) — это вся инфраструктура вокруг модели: как собирается промпт, какие есть инструменты, как хранится память между шагами и что происходит при сбое; именно от неё, а не от выбора модели, зависит итоговый результат агента — это и показал недавний эксперимент NVIDIA на бенчмарке ARC-AGI-3.

Что именно показала NVIDIA на ARC-AGI-3
ARC-AGI-3 — бенчмарк, где агенту нужно решать абстрактные логические задачи почти без подсказок, на лету разбираясь в правилах. NVIDIA взяла одну модель и прогнала её через разные варианты обвязки: с разной памятью, разным набором инструментов, разной обработкой ошибок.
Результат разошёлся сильно — притом что модель внутри не менялась ни разу. Прирост давала не она, а конструкция вокруг: как агент запоминал прошлые попытки, как реагировал на неудачный ход, сколько контекста реально доезжало до следующего шага.
Я, Арина Михална, слежу за такими экспериментами не из любопытства — по факту это подтверждает то, чем я занимаюсь с Claude Code каждый день: модель у всех одна и та же, а результат разный именно потому, что у людей разная обвязка вокруг неё.
Из чего состоит харнесс агента
Обвязку удобно разбирать на четыре части — без любой из них агент либо не работает, либо работает нестабильно.
| Компонент | Что делает | Что бывает, если сделан плохо |
|---|---|---|
| Оркестрационный цикл | Собирает промпт → вызывает модель → парсит ответ → запускает инструмент | Агент теряет шаг или зацикливается на одном и том же действии |
| Инструменты (tools) | Дают агенту руки: файлы, API, поиск, код | Слишком много инструментов — модель путается, какой выбрать |
| Память | Хранит контекст между шагами и сессиями | Агент «забывает» через 10 шагов, что делал вначале |
| Ограничители | Явно запрещают действия — что агенту нельзя делать в принципе | Без них агент может удалить файл или полезть куда не просили |
Ты только разобралась, из чего собирается обвязка — дальше вопрос, где именно люди её ломают на практике.
Про это, кстати, рассказывала в канале — там разбираю разные истории с агентами на живых примерах:
читать в канале
Где обвязка ломается на практике
Про то, «как правильно», написано много. Про то, где реально теряют результат — почти нигде. Три места, которые видела чаще всего:
- Память без чистки. Агент тащит в контекст весь предыдущий диалог целиком — через 20–30 шагов там мусор, и модель начинает путать текущую задачу с давно закрытой.
- Обработка ошибок «на глаз». Инструмент вернул ошибку — а харнесс просто передаёт её модели как есть, без структуры. Модель либо игнорирует, либо застревает, повторяя одно и то же действие.
- Нет ограничителей вообще. Агенту дали доступ к файловой системе или к продакшн-базе — и не прописали явно, что нельзя. Здесь как раз тот случай, когда «модель умная, разберётся» — не работает: разбираться она будет в рамках того, что ей разрешили, а не того, что вы имели в виду.
Работает ли это не только для кодовых агентов
Все публичные примеры харнесс-инжиниринга сейчас — про кодовых агентов: Claude Code, поиск уязвимостей, автоматизацию репозиториев. Но сам принцип не про код — он про цикл «модель принимает решение → что-то происходит → агент запоминает результат». Этот цикл одинаковый у агента-программиста, агента поддержки клиентов и агента, который собирает контент.
Разница только в том, какие инструменты и какая память нужны под конкретную задачу. Агенту поддержки важнее история диалога с конкретным клиентом, агенту-аналитику — доступ к таблицам и умение не путать периоды. Модель под капотом может быть той же самой.
По материалам: TechCrunch AI, 21 августа 2026.

Если тема агентов и скиллов зашла — у меня есть разбор что такое скиллы Claude и отдельная статья про то, как собрать своего первого агента на Claude. А если хочется понять, как не дать агенту слишком много прав — читай про то, как ограничить ИИ-агента, чтобы он не хакнул сайт вместо вас.
Про безопасность обвязки я тоже писала: вот кейс, как ИИ-агент удалил пользователю файлы — там разбор именно того, что бывает без ограничителей.
Читайте также
- Anthropic выпустила стандарт MHS для управления устройствами через агентов
- ИИ-агенты для бизнеса в 2026: где экономят
- Клод-агенты сговариваются: что нашёл ред-тим Anthropic в 2026
- Claude MCP в 2026: что это и зачем нужен Claude Code
- На портале «Мастерская нейросетей»: ИИ-агенты для бизнеса: автоматизация Claude против OpenAI Presence в 2026
Я собираю такие разборы и живые примеры с агентами в Telegram-канале — там же лежат разборы конкретных факапов и находок с Claude Code, без причёсывания под красивую историю. Забирай — канал «А.М. решает вопросы».



