harness engineering を 5 層で整理する — Python で 1 から書いて見えたこと
この記事で分かること
ハーネスエンジニアリングを5層の構造で整理し、Pythonでの実装を通じてその全体像を明らかにする記事。エージェントシステムを設計・実装する際の抽象化レイヤーと、各層の役割分担が理解できる。具体的には、プロンプト層、ツール層、メモリ層、制御層、監視層の5つに分解し、それぞれの実装パターンと連携方法が示される。
詳細要約
Harness Engineeringを実践する際、5層構造（データ収集、前処理、モデル実行、評価、フィードバック）に分解することで、各工程の責務を明確にし、デバッグや拡張が容易になる。実際にPythonで実装する場合、各層を独立した関数やクラスとして分離し、入出力を統一インターフェース（例：辞書型）で受け渡すと、後から層の差し替えやテストがしやすい。また、評価層では単一の指標に頼らず、複数の評価軸（精度、応答時間、コストなど）を同時に計測できる設計にしておくと、実運用での判断材料が増える。