https://sinimite.work/ja/tags/harnessengineering/Recent content in HarnessEngineering on SiBloghttps://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321Hugo -- 0.156.0ja-JPSun, 24 May 2026 16:05:10 +0900https://sinimite.work/ja/posts/points-of-the-podcast-language-agents-from-reasoning-to-acting/Sun, 24 May 2026 16:05:10 +0900https://sinimite.work/ja/posts/points-of-the-podcast-language-agents-from-reasoning-to-acting/Language Agents: From Reasoning to Acting podcastの感想です。ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACIから出発し、LLM Agentがモデル、ツール、記憶、環境、評価、UXから構成されるエンジニアリングsystemである理由を説明します。https://sinimite.work/ja/posts/ai-engineer-skill-value-map-2026/Sun, 03 May 2026 20:09:15 +0900https://sinimite.work/ja/posts/ai-engineer-skill-value-map-2026/AIアプリケーションエンジニアへの転向を目指す人に向けたスキル価値マップ。基礎的なRAG、プロンプトエンジニアリング、フレームワークAPIの価値がどう変化しているかを整理し、評価、ガバナンス、エージェント型ワークフローに投資すべき理由を説明します。https://sinimite.work/ja/posts/ai-agent-architecture-design-guide/Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000https://sinimite.work/ja/posts/ai-agent-architecture-design-guide/spec、fat skills、thin harness、deterministic tooling、学習ループによって、信頼でき継続的に進化するAI agentシステムを設計するための実践ガイドです。https://sinimite.work/ja/posts/llm-training-for-ai-engineers/Sat, 04 Apr 2026 12:00:00 +0900https://sinimite.work/ja/posts/llm-training-for-ai-engineers/AI アプリケーションエンジニア向けに、事前学習、ポストトレーニング、蒸留、Reward 設計、Agent 学習、Harness Engineering を網羅した大規模言語モデル学習の全体ガイド。モデル能力がどこから生まれ、学習上の判断が実際のアプリケーションにどう影響するかを理解する。https://sinimite.work/ja/posts/agent-native-documentation-engineering/Sun, 29 Mar 2026 16:55:53 +0900https://sinimite.work/ja/posts/agent-native-documentation-engineering/AI coding agentプロジェクト向けの文書体系設計ガイド。AGENTS.md、PRD、Architecture、Spec、Planの階層別責務と、agent-native文書の構成原則およびエンジニアリング上の価値を扱います。https://sinimite.work/ja/posts/ai-coding-agent-documentation-best-practices/Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000https://sinimite.work/ja/posts/ai-coding-agent-documentation-best-practices/OpenAIのHarness Engineering、Anthropicによる長時間稼働Agentの研究、AGENTS.md標準、複数の本番チームの経験を基に、AI coding agent向けのプロジェクト文書を設計するベストプラクティスを整理します。https://sinimite.work/ja/posts/llm-agentic-evolution/Sat, 28 Mar 2026 00:00:00 +0000https://sinimite.work/ja/posts/llm-agentic-evolution/LLM は受動的に質問へ答える tool から、目標を自律的に達成する agent へ進化しています。これはモデル能力の直線的な向上ではなく、利用 paradigm の根本的な転換です。本記事では、その本質、技術 stack の進化、エンジニアへの影響を整理します。https://sinimite.work/ja/posts/agent-model-harness/Wed, 18 Mar 2026 00:17:00 +0900https://sinimite.work/ja/posts/agent-model-harness/Agent = Model + Harness という式から出発し、AI アプリケーションエンジニアの中核業務を harness engineering として捉え直します。