Хабр — ИТ-новостиНовости1 мин чтенияПодтверждено

Команда GigaChain рассказала об настройке harness для Deep Agents под GigaChat

Оригинал: Как мы настраивали обвязку (harness) под модель: профиль GigaChat для Deep Agents

25 августа 2026 г.0031

Конспект редакции

Разбор практического опыта настройки harness для Deep Agents под GigaChat с открытым бенчмарком для валидации.

Команда GigaChain поделилась опытом итеративной настройки обвязки (harness) для Deep Agents под специфику модели GigaChat. Ключевые доработки коснулись промптов и описаний инструментов — часть логики была вынесена в код напрямую, что позволило повысить стабильность и предсказуемость работы агентов.

Для валидации изменений команда создала открытый бенчмарк harness-bench-fast, который даёт индустрии инструмент для сравнения конфигураций harness на реальных сценариях. Подход показывает, как тонкая настройка промптов и инструментов может существенно влиять на качество работы LLM-агентов без изменения самой модели.

Материал будет полезен инженерам, работающим с LLM-агентами и enterprise-решениями на базе GigaChat, а также тем, кто ищет практические кейсы оптимизации harness-конфигураций.

Материал агрегирован; полный текст — на сайте Хабр — ИТ-новости.

Почему это важно

Технические решения в области AI-агентов могут в перспективе найти применение в кинопроизводстве — от генерации сценариев до автоматизации постпродакшена.

Контекст

Статья опубликована на Хабре от лица команды GigaChain (Сбер). Речь идёт об инженерных деталях: промпты, описания инструментов, итеративная настройка.