Глубокий разбор того, что на самом деле строят Anthropic, OpenAI, Perplexity и LangChain. Оркестрационный цикл, инструменты, память, управление контекстом — и всё остальное, что превращает stateless LLM в работающего агента.Допустим, вы собрали чатбот. Может, даже прикрутили ReAct-цикл с несколькими…
На прошлой неделе мы выпустили динамические воркфлоу в Claude Code. Теперь Claude может на лету писать собственную обвязку (harness) под конкретную задачу.Стандартная обвязка Claude Code создавалась для кода — но она также полезна для многих других типов задач, поскольку, как…
Сегодня, 13 августа DeepSeek выложил DeepSeek Harness v0.1 в Developer Preview. Открытый код, MIT, пакет @deepseek-ai/dsh в npm, запуск в одну строку.Нюхаем, что вообще такое harness, какие виды его бывают и пытаемся разобраться зачем он нужен. Выбрать свой молоток
Делюсь опытом: собрал прод-агента на Claude для небольшой студии дизайна интерьера. Чат отвечает на Haiku 4.5, генератор концепций — на Sonnet 4.6, фото из Pexels вместо DALL-E. Без LangChain, без векторной базы, без RAG-фреймворка. Один файл main.py на 712 строк, два промпта. В статье разбираю развилки: почему именно так, на каких граблях постоял (порог кэша 4096 у Haiku, парсинг JSON-обёртки от Sonnet), где этот подход начнёт ломаться. Не «гайд от эксперта» — скорее дневник развилок. Читать далее