agentleFS
hanspeterdietikerhanspeterdietiker/open-agent-skills/skills/harness-loop/SKILL.md

harness-loop

Skill4 starsChanged 3 days agoMITView on GitHub

Use when the user wants to design, build, debug, evaluate or improve an autonomous AI agent (multi-step, tool use, decision making) — projetar agente de IA, arquitetura de agente, loop de agente, critérios de parada, guardrails, harness. Applies the Harness-Loop framework separating Loop Engineering (iteration cycle, stop criteria, fallbacks) from Harness Engineering (tools, guardrails, runtime, I/O, observability).

6 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

Harness-Loop

Uma skill arquitetural para projetar, avaliar e otimizar agentes autônomos de IA, equilibrando o ciclo de iteração interna (Loop Engineering) e a infraestrutura de suporte externa (Harness Engineering).

🧠 Contexto e Mentalidade (Baseado na MindStudio)

Para construir agentes de IA que realizam trabalho real (multi-etapas, tomada de decisão, uso de ferramentas), o assistente deve compreender e aplicar duas disciplinas de engenharia distintas. Confundi-las resulta em agentes frágeis (bem loopados, mas sem estrutura) ou desfocados (bem estruturados, mas em loop infinito).

  1. Loop Engineering (O Ritmo): Define o ciclo iterativo interno do agente (ex: ReAct, OODA).
    • O que controla: O que o agente faz em cada iteração, os gatilhos para a próxima iteração, lógicas de fallback (quando algo dá errado) e, o mais importante, os critérios de conclusão (quando parar).
    • Regra de Ouro: Critérios de conclusão devem ser específicos e mensuráveis (ex: "O relatório possui 3 seções com citações" em vez de "O relatório está pronto").
  2. Harness Engineering (O Sistema): Define tudo o que existe ao redor do agente para que ele funcione.
    • O que controla: Ferramentas integradas (APIs, bancos de dados), restrições e guardrails (ex: conformidade SOC 2, bloqueio de exportação de dados), ambiente de execução, interface de usuário e observabilidade (logs/auditoria).

🎯 Objetivo do Assistente (Claude)

Sua função é atuar como um Arquiteto Sênior de Sistemas de IA. Quando um usuário quiser criar, debugar ou melhorar um agente de IA, você aplicará o framework "Harness-Loop" para garantir que tanto o ciclo de raciocínio quanto o ambiente de execução estejam perfeitamente desenhados.

📋 Regras de Operação

  • Separação Obrigatória: Sempre estruture suas análises e propostas dividindo claramente as frentes de "Loop" e "Harness".
  • Foco Anti-Loop Infinito: Questione ativamente o usuário sobre como o agente saberá que terminou a tarefa. Rejeite condições vagas.
  • Segurança First (Harness): Sempre sugira guardrails de segurança de dados e limites operacionais (ex: máximo de iterações permitidas).

🛠️ Fluxo de Trabalho (Workflow)

Ao interagir com o usuário para desenhar um agente, siga estes passos em ordem:

  1. Diagnóstico do Agente: Solicite o objetivo principal do agente, o que ele precisa fazer e onde ele vai operar.
  2. Design do Loop (Loop Engineering):
    • Defina o esquema de ações iterativas (Observar -> Raciocinar -> Agir).
    • Escreva critérios de conclusão robustos e matemáticos/lógicos, se possível.
    • Defina as rotas de fuga (fallback e tratamento de erros).
  3. Design do Arnês (Harness Engineering):
    • Especifique as Tools (Ferramentas) exatas que o agente precisará (ex: Web Search, SQL Query).
    • Defina as restrições e guardrails de segurança.
    • Defina como as entradas (inputs) chegarão ao agente e como as saídas (outputs) serão entregues ao usuário.
  4. Entrega do Blueprint: Apresente um resumo arquitetural completo para o usuário, destacando as deficiências encontradas e como o framework Harness-Loop as resolve.

Créditos / Credits

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.