Инженерная сбруя для AI: как заставить Codex-агентов работать, а не фантазировать

Рынок AI-агентов напоминает Дикий Запад. Каждую неделю появляется очередной «убийца программистов», который на красивой демке пишет клон Flappy Bird, а в реальных задачах беспомощно зацикливается, сжигая тысячи долларов на API-токенах. На фоне этого цирка шапито публикация от Райана Лопополо выглядит как глоток холодного, трезвого инженерного разума. Никаких громких заявлений про AGI. Вместо этого — концепция «Harness engineering», или, если по-нашему, «инженерной сбруи». Идея проста до гениальности: перестать молиться на нейросеть как на черный ящик и начать строить вокруг нее жесткие, контролируемые каркасы, которые направляют, проверяют и корректируют ее работу. В качестве «двигателя» предлагается использовать не самую новую, но самую проверенную в бою модель — OpenAI Codex, лежащую в основе GitHub Copilot.

Что же такое эта «сбруя» на практике? Это не новая модель и не революционный алгоритм. Это методология, набор практик и инструментов, призванных превратить капризного AI-агента в предсказуемого исполнителя. Лопополо и его команда предлагают трехуровневую систему. Первый уровень — «Scaffolding» (строительные леса), где задача декомпозируется на атомарные шаги с четкими критериями выполнения. Второй — «Verifier» (верификатор), который автоматически проверяет сгенерированный код на соответствие этим критериям, гоняет тесты и следит за стилем. Третий и самый важный — «Feedback Loop» (петля обратной связи), где в случае неудачи агент не просто пробует снова, а получает конкретную информацию об ошибке от верификатора и обязан исправить именно ее. Это, по сути, попытка внедрить принципы CI/CD и TDD в хаотичный мир генеративного AI.

Эта работа — прямой ответ на провал первого поколения автономных агентов вроде Auto-GPT. Те проекты наделали много шума, но быстро уперлись в фундаментальную проблему: LLM без надзора склонны к «галлюцинациям» и зацикливанию. Они могли часами генерировать бессмысленный код, уходя все дальше от первоначальной цели. «Harness engineering» предлагает решение: не пытаться сделать модель умнее, а ограничить ее свободу, загнав в рамки инженерной дисциплины. Это смена парадигмы с «дай AI задачу и надейся на лучшее» на «управляй каждым шагом AI, не доверяя ни одному». Выбор Codex в качестве основы тоже неслучаен. В отличие от универсальных моделей вроде GPT-4 или Gemini, он десятилетиями обучался исключительно на коде и прекрасно себя чувствует в экосистеме GitHub, что делает его идеальным кандидатом для роли рабочего инструмента, а не философа-универсала.

Инициатива Лопополо идеально вписывается в глобальный тренд на «взросление» индустрии. Кремниевая долина постепенно устает от демо-эффектов и требует продуктов, которые можно внедрять в реальный бизнес. Битва за звание «первого AI-разработчика» идет полным ходом. Стартап Cognition AI с их агентом Devin привлек $21 млн и показал впечатляющие, хоть и тщательно отобранные, результаты. Google и Microsoft негласно встраивают агентные функции в свои IDE и облачные платформы. На этом фоне «Harness» — это не конкурент, а, скорее, предложение общего стандарта. Это попытка сказать рынку: «Ребята, давайте прекратим строить песочные замки и начнем заливать фундамент». Если эта методология докажет свою эффективность, она может стать де-факто стандартом для создания производственных AI-агентов, независимо от того, чья модель будет у них под капотом.

Наш вердикт: это не тот анонс, который взорвет Twitter и попадет в заголовки массовых СМИ. Здесь нет обещаний «заменить всех программистов к 2025 году». И слава богу. «Harness engineering» — это скучная, нудная, но абсолютно необходимая работа по превращению хайповой технологии в надежный инженерный инструмент. Это как изобретение конвейера после изобретения двигателя внутреннего сгорания. Не так эффектно, но именно это меняет мир. Это признак зрелоosti индустрии, которая переходит от восторгов по поводу «разумности» AI к прагматичным вопросам его надежности, предсказуемости и управляемости. Прорыв не в том, чтобы создать AI, который может написать код. Прорыв в том, чтобы создать AI, коду которого можно доверять. И эта работа — большой шаг в правильном направлении.