Statt immer bessere KI-Modelle zu trainieren, setzt Harness Engineering auf intelligente Constraints und Feedback-Schleifen.
Google stellt den Gemini Agent vor, der Ziele entgegennimmt und in der Cloud über Stunden bis Tage weiterarbeitet. Coworker agents erhalten ein eigenes Workspace-Konto mit E-Mail-Adresse. Preise, Termin und Regionen nennt Google nicht, die Schweiz-Verfügbarkeit ist offen.
LangChain verbesserte den Terminal-Bench-Score um 13 Prozentpunkte – nur durch Harness-Optimierung.
Du kennst das vielleicht von Handwerkern: Ein guter Hammer, die richtigen Zangen, eine gut organisierte Werkstatt – das ist nicht einfach nur schön, sondern es macht den Unterschied zwischen Chaos und Effizienz. Genau darum geht es bei "Harness Engineering", dem neuen Ansatz, der gerade die KI-Entwicklung aufmischt.
OpenAI hat das Konzept im Februar veröffentlicht, und seitdem fährt die Tech-Community Achterbahn. Die Grundidee ist bestechend einfach: Statt immer bessere KI-Modelle zu trainieren, konzentriert sich Harness Engineering darauf, KI-Agenten durch intelligente Constraints, die richtigen Tools und gut durchdachte Feedback-Schleifen produktiv zu machen.
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