Бывший инженер Google объяснил, как работают AI agent loops, harness и evals за 20 минут.

Логика проста: трасируешь каждый запуск → прогоняешь через LLM-оцениватель → находишь сбои → фиксишь → выкатываешь новую версию.

Так агенты постепенно улучшаются.

• Agent loops: Основной механизм, который позволяет агентам учиться на своих ошибках.
• Memory: Сохраняет информацию о предыдущих запусках, что помогает избегать повторения ошибок.
• Harness: Инструмент для тестирования и интеграции агентов в различные среды.
• Evals: Оценка производительности агентов для выявления их слабых мест.

Смотреть на YouTube 😜 Посмотри и сохрани этот фреймворк.