Multi-Agent Harness Design

Источники:

• Anthropic Engineering — "Harness design for long-running apps"
• OpenClaw-RL paper (arxiv 2603.10165) — personal agent verification
• DenisSergeevitch/repo-task-proof-loop — execution protocol with durable proof

Детали paper и соответствие репозиторию — в первоисточниках: https://arxiv.org/abs/2603.10165 и https://github.com/DenisSergeevitch/repo-task-proof-loop

Когда нужен harness, а когда хватит solo agent

Правило: Evaluator оправдан когда задача за пределами reliable solo performance. Не фиксированное yes/no — зависит от complexity tier.

Архитектура: Three-Agent System

1. Planner (Планировщик)

• Превращает запрос пользователя в детальную, проверяемую спецификацию
• Сохраняет утверждённый scope, явные non-goals и существующие границы продукта
• Не добавляет AI-фичи, миграции стека или новые deliverables без запроса пользователя либо подтверждённой причинной необходимости
• НЕ over-specify реализацию — только what, не how
• Если AI-фичи уже входят в утверждённый scope, вписывает их в продукт органично

2. Generator (Генератор)

• Реализует фичи итеративно
• Включает self-evaluation перед handoff (но она ненадёжна — см. ниже)
• Работает в рамках Sprint Contract

3. Evaluator (Оценщик)

• Независимый от генератора — отдельный контекст, отдельный промпт
• Выбирает проверку по acceptance contract: unit/integration/runtime probe для сервисов, browser/UI проверку только для затронутого пользовательского пути
• Откалиброван через few-shot примеры
• Ловит то, что self-evaluation пропускает

Sprint Contract Pattern

Перед каждой итерацией:

1. Planner определяет фичу и user story
2. Generator и Evaluator ДОГОВАРИВАЮТСЯ о:
   - Что значит "done" для этой фичи
   - Конкретные testable success criteria
   - Что НЕ входит в scope
3. Generator реализует
4. Evaluator валидирует по контракту
5. Если конкретный критерий не пройден → конкретный feedback → повтор с п.3 только для этого критерия

Контракт = мост между user stories и implementation. Без него evaluator судит по своим критериям, generator не знает что проверять.

Останавливай цикл, когда все утверждённые criteria имеют требуемое доказательство. Не назначай число раундов заранее; продолжай только при наблюдаемом незакрытом критерии или новом опровергающем evidence.

Generator-Evaluator: Почему раздельно

Self-evaluation bias

Модели уверенно хвалят свою работу — даже когда качество посредственное. Это не баг модели, а свойство: генератор оптимизирован на producing, не на judging.

Решение: Independent evaluator

• Другой system prompt с calibrated skepticism
• Few-shot примеры с детальными score breakdowns
• Проверяет исполнимую поверхность acceptance contract: browser только для затронутого UI journey; native/API/worker задачи — их unit, integration, CLI или runtime probe, а не browser по умолчанию
• Конкретные failure criteria, а не общие "looks good"

Калибровка оценщика (QA Tuning Loop)

1. Evaluator выдаёт оценку
2. Ты проверяешь: согласен ли с оценкой?
3. Расхождение → обновляешь QA промпт
4. Типичные проблемы:
   - Superficial testing, пропускает edge cases
   - Premature approval посредственной работы
   - Слишком строгие критерии → бесконечные итерации
5. Повторяешь пока evaluator judgment ≈ твой judgment

Quality Criteria Framework (для фронтенда)

4 измерения, каждое 0-10:

1. Design Quality — Целостность

Дизайн ощущается как единое целое, а не коллекция частей?

• Интеграция color, typography, layout, imagery
• Consistent visual language

2. Originality — Уникальность

Штраф за:

• Template layouts, library defaults
• AI slop patterns: purple gradients over white cards
• "Telltale signs of AI generation"
• Cookie-cutter структуры

3. Craft — Техническое мастерство

• Typography hierarchy
• Spacing consistency
• Color harmony, contrast ratios
• Pixel-perfect alignment

4. Functionality — Работоспособность

Пользователь завершает задачу без угадывания?

• Все интерактивные элементы работают
• Нет stub features
• Error states обработаны

Влияние формулировок на генерацию

Фразы в criteria прямо влияют на вывод генератора:

• "museum quality" → visual convergence к одному стилю
• "best designs" → перфекционизм за счёт creativity
• Тестируй формулировки — они стируют модель ДО оценки

Контекст-менеджмент

Context Degradation

Модели теряют coherence по мере заполнения context window.

Context reset > Compaction:

• Compaction сохраняет continuity, но не даёт чистый лист
• Reset + structured handoff artifact = лучший баланс
• Handoff artifact = документ с state, decisions, progress

Context Anxiety

Модели могут сворачивать работу раньше времени из-за роста контекста.

• Решение: clean context resets, когда они уменьшают риск потери важных ограничений

Structured Handoff

При context reset передавать:

- Что уже сделано (с конкретными файлами/строками)
- Какие решения приняты и почему
- Что осталось сделать
- Текущие проблемы и blockers
- Sprint contract для текущей итерации

Assumption Testing

"Every component in a harness encodes an assumption about what the model can't do on its own"

Принцип: предположения устаревают

• Возможности моделей меняются, поэтому необходимость каждого harness-компонента должна подтверждаться наблюдаемым риском
• Стратегия: при наличии безопасного измеримого эксперимента убирать компоненты по одному, измерять влияние и откатывать ухудшение

Simplification Loop

1. Текущий harness работает? Да →
2. Убери один компонент (напр. sprint decomposition)
3. Качество упало? Да → верни. Нет →
4. Повтори с другим компонентом
5. Остановись на минимальном harness для текущей задачи

Реальные failure modes (пойманные evaluator'ом)

• Rectangle fill tool ставит тайлы только на endpoints drag, вместо заполнения области
• Delete key handler требует два условия, когда нужно одно
• FastAPI route matching: "reorder" матчится как integer frame_id
• Audio recording: stub без mic capture
• Missing clip resize/split operations
• Effect visualizations как числовые слайдеры вместо графики
• Display-only features без интерактивности
• Missing instrument panels
• Unimplemented recording functionality

Инструментарий

Claude Agent SDK

• Handles agent orchestration + compaction автоматически
• Manages context growth across long sessions
• Рекомендуемый стек для production harnesses

Проверочные инструменты

• Для UI: browser automation и screenshots проверяют реальный затронутый user journey
• Для API, очередей и данных: contract/integration tests, health/runtime probes и проверка нужных persistent states
• Используй инструменты, уже поддержанные проектом; не меняй стек ради соответствия этой skill

Иллюстративные технологии

React/Vite, Nuxt/Vue, FastAPI/Fastify, SQLite/PostgreSQL и Playwright — примеры веб-проектов на момент написания, а не default, требование или инструкция к миграции. Выбирай технологии по существующей архитектуре, пользовательскому запросу и текущей документации.

Gotchas

• Language shapes output: формулировки в criteria сдвигают генератор ДО обратной связи от оценщика. "Museum quality" → convergence, "experimental" → divergence
• Не обосновывай продолжение цикла номером итерации: новая итерация нужна только при незакрытом criterion или новом evidence
• Cost/time figures are dated examples, not gates: если бюджет нужен, согласуй task-specific limit и не понижай acceptance ради формального PASS
• Evaluator may need tuning: меняй QA prompt только в ответ на конкретный false positive/negative и повторно проверяй затронутый criterion
• Self-evaluation is seductive: генератор БУДЕТ говорить "всё отлично" — не верь, проверяй через independent evaluator

Troubleshooting