langchain-ai/deepagents

Вчера выступал на DataFest с докладом «Что такое harness и Ralph Loop» - за 23 минуты рассказал, что это за новый тип агентов, как они устроены и какие с ними можно делать прикольные вещи. Запись уже на YouTube Важный дисклеймер про сам термин Слово harness 🐴 пока не устоялось. Формально им можно назвать любого AI-агента, само слово переводится как "упряжка" для LLM (то есть любая обвязка вокруг модели, которая помогает ей выполнять работу) Но по факту в индустрии последние полгода харнесом всё чаще называют именно консольных универсальных агентов (и продукты на их основе), которые работают с файлами и bash - Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw, Hermes и десятки других. У таких агентов всегда есть четыре базовых тула (read/search/edit/bash), а вводные инструкции даются через AGENTS.md В докладе Рассказываю о том, что такое harness, какие виды харнесов бывают, как мы выбирали opensource для Сбера и почему в процессе выбора нам пришлось создать свой OSS бенчмарк для их быстрой оценки. В процессе создания мы пришли к тому, что запустили процесс эволюционного улучшения агента по мотивам AutoResearch Карпатого . Во второй части доклада рассказываю о том, что такое Ralph Loop - харнес внутри бесконечного цикла. Какие задачи этот агент может решать, как долго может работать, пока не схлопнется, и как можно решать эту проблему с помощью моих экспериментов с Anima - 1:32 - эволюция агентов: чистые LLM -> ReAct -> цепочки -> scaffolding -> harness -> каким будет следующий шаг? - 5:45 - анатомия современного harness'а: 4 базовых тула, runtime loop, управление контекстом, режимы human-in-the-loop vs human-on-the-loop - 11:07 - как мы в Сбере выбирали harness под GigaChat и почему остановились на DeepAgent от LangChain - 15:29 - свой open-source бенчмарк для harness'ов + автоулучшение через autoagents "по Карпатому" - оставил эволюцию на выходные и получил +22,5 процентных пункта качества - 18:52 - Ralph Loop: засовываем harness в bash-цикл, чтобы он мог работат