Az AI iparág újabb izgalmas szakaszába érkezett: az agent harness architektúrák előretöréséhez. Ezzel a megközelítéssel lehetőség nyílik arra, hogy mesterséges intelligencia-alapú ügynökökre hosszú, összetett feladatokat bízzunk, miközben növeljük a megbízhatóságot és az átláthatóságot.
A videó felvázolja az ügynök-ökoszisztéma fejlődésének állomásait, a kezdeti prompt engineeringtől a jelenlegi, komolyabb context engineeringen át az agent harness megközelítésekig. Kiemeli, mennyire fontos, hogy a különböző folyamatok — mint például a memóriarendszerek, hibakeresés, részfeladatok kidolgozása és emberi validálás — összefonódjanak az ügynökök működésében.
Konkrét példákat is bemutat különböző agent harness architektúrákra, megemlítve olyan platformokat, mint a Langchain vagy az Anthropic. Ezeknél a rendszereknél külön hangsúlyt kap a több ügynök együttműködése, a futó feladatok állapotának megőrzése, valamint a gyors helyreállítás lehetősége hibák esetén.
Az előadás során felvet két jelentős, még megoldatlan problémát: az egyik a ‘bounded attention’, avagy hogyan kerülhető el, hogy az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) túlterhelődjenek, amikor túl sok információt kell kezelniük; a másik pedig a rendszerek megbízhatósága, vagyis hogyan lehet elérni azt, hogy hosszú ügynöki folyamatok során a hibák ne halmozódjanak fel.
További kérdések is felmerülnek a jövőre nézve: vajon az emberi beavatkozás milyen pontokon szükséges, elérhető-e teljes mértékben autonóm kódolás, és mennyire alkalmazhatók ezek az architektúrák a gyakorlatban más, nem kódolási területeken?
