Kihagyás

Agent Harness — Az Igazi IP

A tézis

2026-ra a nyelvi modellek commodity-vá váltak — mint a szója vagy kukorica. Nem a modell a differenciáló tényező, hanem az agentic harness: az a réteg, ami a modellt használhatóvá, megbízhatóvá és üzletileg értékessé teszi.

"The model is now a complete commodity. The question of what model you're using is kind of irrelevant." — Daniel Whitenack, Practical AI (2026-05-07)

"Model is the brain, the harness is your body. A better harness with a worse model can beat a better model with a worse harness." — Jeffrey Quesnelle, Nous Research CTO (2026-05-21)

Mi az a harness?

Az agent harness az a szoftverréteg, ami a nyers modell köré épül:

Komponens Funkció
Memóriakezelés MEMORY.md index → tematikus shard-ok → self-healing grep. Strict write discipline a hallucináció ellen.
Tool orchestration Tool-ök definiálása, hívása, output parsolása és validálása. Anti-distillation decoy-ok.
Session perzisztencia Kontextus megtartása session-ök között, auto-dream (24 óránként konszolidálás)
Workflow menedzsment Több agent koordinálása, agent-to-agent kommunikáció, goal tracking
Governance Policy enforcement, monitoring, audit log

Miért a harness az IP?

1. Modellek cserélhetők

  • DeepSeek, Qwen 3.5, Kimi K2, GPT-5, Claude Opus — a benchmark különbségek pár százalékpont
  • "Who cares about benchmarks? It has nothing to do with the real world."
  • A harness független a modelltől — bármikor cserélhető alatta

2. Claude Code Post-Mortem bizonyíték

  • 2026.04.01: Claude Code .map fájl kiszivárgás → 500 000+ sor forráskód rekonstruálhatóvá vált
  • A kiszivárgott kód NEM a modellsúlyokat, hanem a harness architektúrát tárta fel
  • Háromrétegű memória, strict write discipline, auto-dream — ez az Anthropic valódi IP-je
  • Clean room rewrite Python + Rust-ban 100K star rekordidő alatt

3. Az agent komplexitás robbanása

  • Microservices analógia: először 5, aztán 50, 500, több ezer → Datadog, Splunk
  • Ugyanez az agentekkel: először 1 agent, aztán 10, 100, 1000 → komplexitásrobbanás
  • Ami kell: MCP szerver menedzsment, API hívások, workflow kód, agent-to-agent comm, monitoring

4. Vendor lock-in a harness szinten

  • Claude Design (Anthropic) → aki hasonlót épített API-ra, azt "megették"
  • Ugyanez OpenAI image generation-nél
  • "I would be very cautious before building a business exclusively on somebody else's business"

Hermes Agent: emergens harness (2026-05-21)

Jeffrey Quesnelle (Nous Research CTO) a Practical AI podcastban:

  • Hermes Agent = #1 open source agent repó GitHub-on, egy nem fejlesztő (Technium) építette AI eszközökkel
  • Filozófia: "Get out of the way of the model" — minimális hard-coded funkció, a modell vezérel mindent
  • Skill system: az agent magától figyeli a visszatérő mintákat és hoz létre skill-eket. Első alkalom 30-45 perc, második alkalom azonnali.
  • Hierarchikus memória: jegyzetek a felhasználóról → session előzmények → preferenciák. Mindent az LLM saját belátása szerint aktivál.
  • Dogfooding: Hermes Agent kódjának 99.99%-át Hermes Agent írta. Belső agentek: backend debugging MCP-n keresztül, egy mérnök egyszer mutatta meg → most a supportos is használja.
  • Modell = agy, harness = test: "IQ 150 kerekesszékben < IQ 95 atléta testtel" — szimbiózis, mindkettő számít
  • Kimenet-alapú fizetés jön: nem tokenekért fogsz fizetni, hanem elvégzett munkáért — "water goes downhill"

Gyakorlati tanácsok agent használathoz

  1. Ne a hogyant mondd meg — a kimenetet és a siker feltételeit írd le
  2. Végtelen türelem, nulla kreativitás = ideális agent feladat
  3. "Explain it like I'm an alien" — az AI nem ember, nincs közös tapasztalat
  4. Az AI-nak nincs esztétikai ítélete — a matematika univerzális, az ízlés nem
  5. Ne "CEO agent"-ben gondolkodj — a folyamatot automatizáld, ne a pozíciót

Hová koncentrálódik az érték 2026-ban?

  1. Ne a modell-hype-ra fókuszálj — a modellek cserélhetők
  2. Építs agentic infrastruktúrát ami valós üzleti problémákat old meg
  3. Novel ideas — a tooling felgyorsult, de az alapvető értékteremtés nem változott
  4. Open modellek nyernek: air-gap környezet, privacy, nagy volumenű feldolgozás
  5. Closed modellek nyernek: managed SLA, magas megbízhatóság, low-trust környezet

Kapcsolódó fogalmak

Kulcs idézetek

"Whether Mythos is released or not, there's more than enough AI and agentic harness capability out there to already totally disrupt cybersecurity."

"We should be talking not so much about the open versus closed model gap, but the development of the agentic workforce and where the value lies."

"The overall project is much more important than that individual dependency, and that dependency could be swapped out for any number of things."

"This is the moment. We're definitely in the Wild West of physical AI."

"There's never been a time more where a single person's leverage can be maximized. If you have the vision and the drive and the care, this technology can make you a thousand X."

"The agent that gets better the more you use it. Give it the ability to do what we want, and then lean on it as much as possible."

"Show me incentive, I'll show your outcome."

Vissza a tetejére