AI 에이전트 시스템의 하네스 개념과 사례를 설명하는 글입니다.
이 글은 AI 에이전트 시스템에서 하네스(Harness)의 구성 요소와 중요성을 설명합니다. 하네스는 파일시스템, 샌드박스, 메모리, 컨텍스트 관리를 포함하며, 모델의 한계에서 역추적하여 도출됩니다. LangChain의 사례를 통해 하네스 엔지니어링이 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 밝히고 있습니다.
Article explains the concept of harness in AI agent systems and provides case studies.
The article defines the concept of 'harness' in AI agent systems, encompassing key components like filesystem, sandbox, memory, and context management. It discusses how these components can be derived from the limitations of models. Additionally, it presents the case of LangChain, showcasing how changes in harness led to significant performance improvements in Terminal Bench 2.0.