<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Evals on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/evals/</link><description>Recent content in Evals on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 07 Jul 2026 11:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/evals/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>awesome-harness-engineering: гид по харнесс-инжинирингу для AI-агентов</title><link>/tools/awesome-harness-engineering-ai-agent-guide/</link><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 11:00:00 +0300</pubDate><guid>/tools/awesome-harness-engineering-ai-agent-guide/</guid><description>&lt;h1 id="awesome-harness-engineering-полный-гид-по-харнесс-инжинирингу-для-ai-агентов"&gt;awesome-harness-engineering: полный гид по харнесс-инжинирингу для AI-агентов&lt;/h1&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;«Харнесс-инжиниринг — это дисциплина проектирования скаффолдинга вокруг AI-агента, которая определяет, добьётся он успеха или потерпит неудачу на реальных задачах.»&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;AI-агенты всё активнее проникают в продакшн — и здесь обнаруживается парадокс: модели становятся сильнее, а надёжность систем на их основе не растёт автоматически. Причина в том, что узким местом стал не сам LLM, а обвязка вокруг него. Именно эту проблему решает репозиторий &lt;strong&gt;&lt;a href="https://github.com/ai-boost/awesome-harness-engineering"&gt;ai-boost/awesome-harness-engineering&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt; — один из самых полных курируемых списков по теме харнесс-инжиниринга.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>