⚠️ 💰 Harness кодинг‑агента: разобрал исходники Codex, OpenCode, Pi и свою собственную
Все продукты Т-Банка в одном месте
Посмотреть продуктыПартнёрский материал. Мы получаем вознаграждение от партнёров.
Автор делится опытом сборки собственного кодинг-агента на базе моделей OpenAI. Сначала всё шло легко • простой агентный цикл заработал быстро, но потом начались сложности: как управлять большим контекстом, избегать повторов и понимать, когда задача действительно завершена. Чтобы разобраться, он изучил открытые исходники Codex, OpenCode, Pi и архитектурные заметки Anthropic про Claude Code. Оказалось, что главное отличие между агентами • не в самих моделях и не в маркетинговых фичах, а в том, как устроена их «обвязка»: логика управления, память, контроль выполнения. В посте • разбор этих решений и оценка, какие подходы могут остаться актуальными даже после выхода новых моделей. Что думаете?
Читать полностью — Habr 📰 — Habr
👍 15 👎 0 Читать полностью на Habr →
Получайте такие новости первым
Нейросеть-анализатор собирает, сопоставляет и анализирует новости каждые 15 минут — в одну понятную картину. Читаем, обсуждаем, делимся мнениями.
Вступить в TelegramБесплатно · Без спама · Отписка в 1 клик
Комментарии
Оставить комментарий