Собираем OpenHarness с нуля: агентный рантайм с инструментами, памятью и мультиагентностью

OpenHarness — это не чёрный ящик, а полностью прозрачный рантайм для ИИ-агентов. В туториале шаг за шагом разбирается, как харнес получает задачу от пользователя, даёт модели выбрать следующее действие, проверяет и выполняет вызовы инструментов, возвращает наблюдения и продолжает цикл до завершения задачи. Реализация включает типизированные схемы инструментов, хуки жизненного цикла, сжатие контекста, логику повторных попыток и учёт стоимости.

Особое внимание уделено мультиагентной координации: несколько агентов могут работать вместе, обмениваясь результатами. Код написан так, чтобы его можно было запустить без внешних API-ключей и сложной инфраструктуры — достаточно Python и базовых библиотек. Это позволяет экспериментировать с архитектурой прямо на локальной машине.

В туториале также реализованы навыки (skills) — переиспользуемые блоки логики, которые агент может вызывать по имени, и система разрешений (permissions) для контроля доступа к инструментам. Сжатие контекста (context compaction) помогает экономить токены, а CostMeter отслеживает затраты на вызовы моделей. Всё это собрано в единый, понятный код.