HarnassenAgenten 🇷🇺 27.07.2026 01:02

Van één fabriek naar een tweelaags harnas: hoe een ontwikkelpijplijn in minder dan een jaar groeide

CursorCursor AnthropicAnthropic OpenAIOpenAI Google/DeepMindGoogle/DeepMind
De auteur beschrijft de bouw van een multi-agent ontwikkelfabriek die in minder dan een jaar uitgroeide tot een systeem van bijna tien parallelle pijplijnen met een tweelaags harnas – aansturing op topniveau en lokale poorten per fabriek. Belangrijke principes: ratchet (fouten worden permanente oplossingen), sensor-first (invarianten als detectoren vóór regels) en meetbaarheid (regels moeten gedrag veranderen). Het systeem is niet gebonden aan Cursor; het gebruikt open standaarden zoals Skills, AGENTS.md en MCP.
In november van het voorgaande jaar begon de auteur met het opzetten van een multi-agent ontwikkelomgeving – geen wrapper over een enkel model, maar een fabriek die een project van requirements naar werkende code brengt zonder te breken wat niet gebroken mag worden. Beginnend met Cursor en op regels gebaseerde agenten, maakte het systeem gebruik van een procesaanpak: elke fase had zijn eigen rol-subagent en reviewer. Binnen enkele maanden ontstond de behoefte aan meerdere parallelle pijplijnen – voor marketing, product, ontwerp en content. Er werd een top-level control plane toegevoegd: een root router, control plane (239 Work Items), een harness learning layer (ratchet, sensoren, regel-evaluaties). De fabriek werd twee verdiepingen hoog: overkoepelende controle boven, lokale gates binnen elke fabriek. De auteur past ratchet toe – elke agentfout wordt omgezet in een permanente omgevingsfix, niet in een chatnotitie. Sensor-first betekent dat een nieuwe invariant begint als een detectorscript met een PASS/FAIL-contract voordat het een tekstuele regel wordt. Meetbaarheid zorgt dat een regel gedrag verandert – een gate laat goede artefacten door en blokkeert overtreders. De auteur is niet vastgeklonken aan Cursor: open standaarden (Skills, AGENTS.md, MCP) worden ondersteund door Claude, Codex en Gemini. Een minimaal werkend skelet is beschikbaar op agent-harness-reference. Sommige invarianten missen nog detectoren en vertrouwen op reviewdiscipline.
Bron: Habr — хаб ИИ — origineel
Eerdere berichten over dit onderwerp ↓
Vers nieuws