SchlüsselarbeitAnkündigung des Herstellerserreichbar

Improving Deep Agents with harness engineering

Vivek Trivedy beschreibt am 17.02.2026, wie LangChain den eigenen Coding-Agenten um 13,7 Punkte verbesserte, ohne das Modell zu wechseln. Die konkreteste öffentlich bezifferte Messung zur Wirkung einer Agentenumgebung, und zugleich eine Eigenmessung des Anbieters an seinem eigenen Werkzeug. Drei Wochen vor derselben Feder die Formel aus der Anatomie-Fassung.

geprüft 10.11.2026

Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 29.08.2026:

Our coding agent went from Top 30 to Top 5 on Terminal Bench 2.0bestätigt 10.11.2026
We used a simple recipe to iteratively improve deepagents-cli (our coding agent) 13.7 points from 52.8 to 66.5 on Terminal Bench 2.0bestätigt 10.11.2026
We only tweaked the harness and kept the model fixedbestätigt 10.11.2026
The goal of a harness is to mold the inherently spiky intelligence of a model for tasks we care aboutbestätigt 10.11.2026
Design decisions include the system prompt, tool choice, and execution flowbestätigt 10.11.2026

04 Der Harness

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