Nguyên tắc định tuyến harness: Harness dày so với harness mỏng, từ chối sớm và tránh các cuộc gọi LLM không cần thiết

Bài viết này là phần thứ ba trong chuỗi hướng dẫn về harness (khung vận hành), tập trung vào việc định tuyến (routing) trong các hệ thống AI agent. Bài viết đối chiếu giữa harness "dày" (thick harness) — giúp bù đắp cho các mô hình yếu hơn bằng cách bổ sung các thực thể như Intent, Route, Shortcut, Capability và ContextRequirement — với harness "mỏng" (thin harness), loại dựa vào các mô hình mạnh và chú trọng vào Capability, Workflow, ToolContract, Policy, Approval, Task và Trace. Bài viết cho rằng nên sử dụng harness mỏng khi có thể, nhưng harness dày có thể bù đắp cho những điểm yếu của mô hình mà không làm suy yếu các ranh giới an ninh. Một nguyên tắc then chốt là từ chối các yêu cầu không thể thực thi càng sớm càng tốt, thông qua các bước như chuẩn hóa đầu vào (input normalization), gắn kết ngữ cảnh (context binding), kiểm tra quyền truy cập (access checks), lựa chọn quy trình làm việc (workflow selection) và các cổng chính sách (policy gates). Bài viết cũng nhấn mạnh việc không nên dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model) khi không cần thiết, mà nên xử lý các sự kiện có cấu trúc hoặc các lệnh chính xác bằng mã lập trình (code) thay vì mô hình, nhằm tiết kiệm tài nguyên và giảm thiểu lỗi. Bài viết đề cập rằng việc lựa chọn độ dày của harness là câu hỏi thiết kế nền tảng, và các harness dày có thể được "làm mỏng" dần bằng cách chuyển việc nhận diện ý định (intent recognition) sang cho mô hình đảm nhiệm.