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SchlüsselarbeitAnkündigung des Herstellerserreichbar

Improving Deep Agents with harness engineering

blog.langchain.com (externe Seite)

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 24.09.2026

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 24.09.2026
  • 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 24.09.2026
  • We only tweaked the harness and kept the model fixedbestätigt 24.09.2026
  • The goal of a harness is to mold the inherently spiky intelligence of a model for tasks we care aboutbestätigt 24.09.2026
  • Design decisions include the system prompt, tool choice, and execution flowbestätigt 24.09.2026

04 Der Harness

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