Обвязка агента (agent harness) — это программный слой вокруг модели, управляющий контекстом, инструментами, состоянием и выполнением задач. Она определяет поведение системы при сбоях, тайм-аутах и перезапусках, влияя на целостность данных и корректность отчетов.
Существуют различные уровни управления: готовые среды (Codex, Claude Agent SDK, Gemini CLI, Hermes Agent), графовая оркестрация (LangGraph, Google ADK 2.0) и исследовательские подходы, такие как Harness² для изменения самой обвязки.
Gemini CLI поддерживает checkpointing для сохранения снимков проекта и истории разговоров, позволяя возвращаться к состоянию через команду /restore. Hermes Agent использует систему навыков (skills) и функцию write_approval, которая требует человеческого подтверждения перед записью изменений.
LangGraph разделяет хранение состояния на checkpointer для конкретных потоков и store для данных между ними. Google ADK 2.0 в Workflows отделяет маршрутизацию исполнения от обработки текста, позволяя комбинировать LLM-агентов с обычными функциями и участием человека.
Проект Harness² от Google Cloud AI Research использует цикл Propose–Probe–Compose для оптимизации обвязки. Система позволяет редактировать восемь компонентов, включая системные промпты, память и скрипты, основываясь на результатах выполнения задач в бенчмарках вроде WorkBuddy-Bench.
Разработчики должны учитывать, что ни один фреймворк не гарантирует выполнение операций ровно один раз (exactly-once). Для надежности необходимо внедрять контракты интеграции, такие как ключи идемпотентности, и выносить проверку полномочий в доверенный код.
