IsuruMaduranga/harness-engineering-101

解決する問題

LLM APIはステートレスです：毎回、会話全体をJSON配列として送信し、テキストを受け取ります。これにより、エージェントの構築が混乱します。この本は、「エージェント」と呼ばれるものはすべて、そのループへのパッチのセットに過ぎないことを明確にします。モデルがコンテキストを失う、ツール呼び出しが制限される、配列が大きくなりすぎるといった一般的な失敗に対処し、フレームワークが存在する理由と実際に何をするかを説明します。

仕組み

このシリーズは16章にわたり、各章は同じ形をたどります：失敗、最小パッチ、そのパッチのコスト。進むにつれて、プレーンなPythonで約300行のおもちゃのエージェントを育てます。本はパートに分かれています：The Wire（基本）、Running Long（長いコンテキストの処理）、The Ecosystem（フレームワークと拡張）、Trust, Domains, and Data（ガードレール、コーディングエージェント、RAG）。また、モデルルーティング、ワークツリー、プランモード、リトライ/ストリーミングなどの高度なトピックに関する付録も含まれています。完全なソース章はsrc/*.mdにあり、実行可能なおもちゃのハーネスはsrc/harness/に、図生成器もあります。

対象読者

高レベルのフレームワークを使うだけでなく、AIエージェントを根本的に理解したい開発者。エージェントフレームワークの魔法に混乱したり、コンテキスト管理、ツール呼び出し、プロンプトのデバッグに苦労したことがあるLLMアプリケーションを構築するすべての人向けです。著者がWSO2コパイロットとOne Codeコーディングエージェントを構築した実務経験が、説明を現実世界の教訓に基づかせています。

ハイライト

• プレーンなPythonでおもちゃのエージェントをゼロから育て、各増分ステップを示します。
• 各章は一貫したパターンに従います：失敗、最小パッチ、コスト。
• ツール、キャッシュ、サブエージェント、コンテキスト予算、ステアリング、ガードレール、RAGなどの必須トピックをカバー。
• モデルルーティング、ワークツリーによる分離、プランモード、リトライ、レート制限、ストリーミングに関する付録を含む。
• デュアルライセンス：散文はCC BY-NC-ND 4.0、コードはMITで、コードを自由に再利用できます。