EstruturasAgentes 🇷🇺 27.07.2026 01:02

De uma fábrica a um harness de dois andares: como um pipeline de desenvolvimento cresceu em menos de um ano

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O autor descreve a construção de uma fábrica de desenvolvimento multiagente que evoluiu para um sistema de quase dez pipelines paralelos com um harness de duas camadas – controle de alto nível e portões locais por fábrica. Princípios-chave: catraca (falhas viram correções permanentes), sensor-primeiro (invariantes como detectores antes de regras) e mensurabilidade (regras devem mudar comportamento). O sistema não está vinculado ao Cursor; usa padrões abertos como Skills, AGENTS.md e MCP.
Em novembro do ano passado, o autor começou a montar um ambiente de desenvolvimento multiagente – não um invólucro sobre um único modelo, mas uma fábrica que leva um projeto desde os requisitos até o código funcional sem quebrar o que não deve ser quebrado. Começando com o Cursor e agentes baseados em regras, o sistema utilizou uma abordagem de processo: cada etapa tinha seu próprio subagente de função e revisor. Em questão de meses, surgiu a necessidade de múltiplos pipelines paralelos – para marketing, produto, design, conteúdo. Um plano de controle de alto nível foi adicionado: um roteador raiz, plano de controle (239 Work Items), uma camada de aprendizado de arreios (catraca, sensores, avaliações de regras). A fábrica se tornou de dois andares: controle transversal acima, gates locais dentro de cada fábrica. O autor pratica a catraca – cada falha de agente é transformada em uma correção permanente do ambiente, não em uma anotação de chat. Sensor-first significa que uma nova invariante começa como um script detector com contrato de APROVADO/REPROVADO antes de se tornar uma regra de texto. A mensurabilidade garante que uma regra mude o comportamento – um gate aprova artefatos bons e bloqueia violadores. O autor não está preso ao Cursor: padrões abertos (Skills, AGENTS.md, MCP) são suportados por Claude, Codex e Gemini. Um esqueleto funcional mínimo é fornecido em agent-harness-reference. Algumas invariantes ainda carecem de detectores e dependem da disciplina de revisão.
Fonte: Habr — хаб ИИ — original
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