Вам не нужен ещё один Claude Code: зачем Pi оставляет сборку агента пользователю
Habr ·
Когда мы обсуждаем агентов для программирования, разговор быстро сводится к моделям. Какая модель Claude лучше пишет код, а какая версия GPT увереннее чинит ошибки, как Gemini работает с большим репозиторием. Но между моделью и рабочим деревом Git находится ещё один слой, от которого зависит, что агент вообще сможет сделать. Этот слой — программная обвязка вокруг модели, которую принято называть harness . Он организует цикл работы агента: передаёт запрос модели, выполняет вызванные ею инструменты и возвращает результаты для следующего шага. Здесь же собирается контекст, применяются правки и сохраняются сессии. Модель может предложить правильное изменение, но не суметь применить его через неудобный инструмент редактирования. Может найти проблему, но потерять нужную информацию после сжатия контекста. Или потратить несколько ходов на задачу, которую подходящий инструмент выполнил бы за один вызов. Интересный проект, который изменил традиционное устройство моделей — Pi . Это терминальный агент, который строит свой harness с нуля, а не надстраивается над готовым. Его автор, Mario Zechner, сознательно ограничил набор встроенных механизмов работы. Вместо попытки заранее предусмотреть все сценарии Pi предлагает основной инструментарий, который можно приспособить под себя. Oh My Pi вырос из этой основы, но выбрал другое направление: собрать больше решений в одном готовом агенте. На примере этой пары удобно разобрать вопрос, который возникает почти у любого разработчика инструментария: сколько решений оставить пользователю, а сколько должен принять автор продукта? Читать далее
Когда мы обсуждаем агентов для программирования, разговор быстро сводится к моделям. Какая модель Claude лучше пишет код, а какая версия GPT увереннее чинит ошибки, как Gemini работает с большим репозиторием. Но между моделью и рабочим деревом Git находится ещё один слой, от которого зависит, что агент вообще сможет сделать. Этот слой — программная обвязка вокруг модели, которую принято называть harness . Он организует цикл работы агента: передаёт запрос модели, выполняет вызванные ею инструменты и возвращает результаты для следующего шага. Здесь же собирается контекст, применяются правки и сохраняются сессии. Модель может предложить правильное изменение, но не суметь применить его через неудобный инструмент редактирования. Может найти проблему, но потерять нужную информацию после сжатия контекста. Или потратить несколько ходов на задачу, которую подходящий инструмент выполнил бы за один вызов. Интересный проект, который изменил традиционное устройство моделей — Pi . Это терминальный агент, который строит свой harness с нуля, а не надстраивается над готовым. Его автор, Mario Zechner, сознательно ограничил набор встроенных механизмов работы. Вместо попытки заранее предусмотреть все сценарии Pi предлагает основной инструментарий, который можно приспособить под себя. Oh My Pi вырос из этой основы, но выбрал другое направление: собрать больше решений в одном готовом агенте. На примере этой пары удобно разобрать вопрос, который возникает почти у любого разработчика инструментария: сколько решений оставить пользователю, а сколько должен принять автор продукта? Читать далее