Birgitta Böckelers Artikel über Harness Engineering bei Thoughtworks unterscheidet zwischen 'Führungen' und 'Sensoren' für KI-Agenten. Führungen lenken das Verhalten des Agenten proaktiv, während Sensoren ihn nach der Produktion unbefriedigender Ergebnisse korrigieren.
Der Artikel analysiert eine Diskussion über GPT 5.5 in OpenClaw und kommt zu dem Schluss, dass Beschwerden oft auf Agentenverhalten, System-Prompts oder Wrapper-Effekte abzielen, anstatt auf die reine Modellqualität selbst. Es betont die Wichtigkeit, zwischen Basiskomodelproblemen und Prompt-/Laufzeit-/Produktproblemen zu unterscheiden, um AI-Workflows effektiv zu optimieren.
Dieser Inhalt behandelt die Implementierung statistischer Leitplanken für nicht-deterministische Agenten, bei denen dieselbe Eingabe zu unterschiedlichen Ausgaben über mehrere Läufe führen kann. Ziel ist es, die Variabilität zu verwalten und die Zuverlässigkeit dieser Agenten sicherzustellen.
