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The Anatomy of Harness Engineering: How to Evaluate, Iterate, and Guard AI Coding Agents- Google Developers Blog
Google Developers · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Google décrit des méthodes d'évaluation comportementale pour tester les agents de codage IA, privilégiant les assertions d'actions discrètes aux benchmarks bout en bout.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs construisant ou maintenant des systèmes agentiques en ont besoin lors de l'itération sur les prompts, les mises à jour de modèles ou les schémas d'outils.
- Vigilance
- Les évaluations comportementales complètent mais ne remplacent pas les benchmarks bout en bout. Elles fonctionnent mieux après que les agents puissent utiliser leurs propres codebases.
- agent
- eval
Les patterns derrière cette actualité
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Context Editing & Tool-Result Clearing
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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