Harness Saw-Tooth theory Возникла идея что эволюция агентов идет в форме пилы. Sawtooth это известный алгоритм в TCP, который снижает перегруженность каналов в интернете. Скорость соединения растет, пока количество потерь пакетов не превысит порог, и затем скорость резко падает в два раза, затем снова растет, как на картинке. То же самое происходит с агентами: 1. Лабы релизят новую модель, например GPT-4 или Opus 4.5 2. Харнессы позволяют стоить более продвинутых агентов и постепенно добавляют кучи логики в себя. В 2023 это был Auto-GPT, в 2025 Clawdbot. 3. Лабы тренируют новую модель (подозреваю, активно RL’я трейсы агентских харнесов) И дальше все повторяется по кругу. Почему это происходит? Агенты создают очень классный синтетический датасет, а сложность харнесов всегда упирается в надежность самой модели, поэтому они никогда не могут перейти определенный порог. Если твой харнесс имеет много кастомной логики, то его надежность падает с каждой новой фичей. С другой стороны, повышение надежности модели в агентских задачах делает доступным новые юзкейсы: например, факт что Opus 4.5 научился супер долго работать в баше и писать скрипты проверяя самого себя сделали его полезным для долгосрочных задач кодинга.