Науковець OpenAI радить: не витрачайте надто багато зусиль на Harness, наступне покоління моделей може стати вбудованим.

OpenAI дослідник Noam Brown, який спеціалізується на розробці моделей міркування, публічно порадив розробникам не витрачати зусилля на складні агентні фреймворки (Harness), оскільки моделі розвиваються надто швидко, і функції, створені за допомогою фреймворку, через кілька місяців можуть стати вбудованими можливостями моделі. Керівник корпоративних продуктів OpenAI Alexander Embiricos також підтримав цю позицію.
(Попередній контекст: Огляд чотирьох категорій у секторі AI Agent: Фреймворки, Launchpad, Додатки та Meme)
(Додаткова інформація: OpenAI випустила найпотужніші моделі міркування o3 та o4-mini: здатність аналізувати зображення, автоматично вибирати інструменти, нові прориви в математиці та програмуванні)

Зміст цієї статті

Перемикач

• Зекономте зусилля, нехай модель сама справляється
• Інша сторона не згодна: фреймворк — це справжній рів
• Суперечка: ставка на наступну версію моделі

Ключові тези

• Noam Brown радить не витрачати зусилля на складні агентні фреймворки
• Noam Brown керує розробкою моделей міркування серії o
• Експеримент опонентів показав, що за одну зміну фреймворку за півдня продуктивність 15 моделей у написанні коду значно зросла

Коли вся AI-спільнота була зайнята нарощуванням агентних фреймворків, співробітники OpenAI виступили з закликом припинити. Старший дослідник OpenAI Noam Brown публічно порадив розробникам не вкладати забагато зусиль у складні агентні фреймворки (Harness, тобто обв'язку навколо моделі, яка відповідає за виклики інструментів та декомпозицію кроків, сама не здійснює справжнього мислення). Моделі розвиваються надто швидко; функції, які сьогодні важко вичавлюються за допомогою фреймворку, через кілька місяців, ймовірно, стануть вбудованими можливостями моделі. Він радить розробникам тримати фреймворки простими та передавати більше роботи самій моделі.

Noam Brown, який закликає не будувати фреймворки, є одним із ключових рушіїв моделей міркування OpenAI (серія o, наприклад o1, o3). Він спеціалізується на тестовому обчисленні (test-time compute), яке змушує модель витрачати більше обчислювальних ресурсів на мислення. До приходу в OpenAI він працював у Meta, де створив відомі AI для покеру та стратегічних ігор. Такий досвід надає особливої ваги його словам про можливості моделей.

Noam Brown навів приклад: до появи моделей міркування розробникам доводилося витрачати багато інженерних зусиль на складне розкладання для таких неміркувальних моделей, як GPT-4, багаторазово викликати, розбивати на кроки, зовнішньо організовувати, щоб вичавити поведінку міркування. Після випуску o1 ці зусилля майже повністю втратили сенс; ретельно побудований зовнішній фреймворк навіть погіршував результати. Пряма передача завдання моделі міркування без будь-яких підпірок давала кращі результати.

Зекономте зусилля, нехай модель сама справляється

Керівник корпоративних продуктів OpenAI Alexander Embiricos також підтримав цю позицію. Він сказав, що компанія навмисно уникає ручної розробки тих можливостей, які майбутні моделі матимуть самі. Функції, які сьогодні інженери створюють за ніч, ймовірно, просто працюють на користь наступної версії моделі, і ще до запуску приречені на заміну. Команда Codex в OpenAI висловилася ще пряміше: «Будувати підпірки — це тимчасове рішення, а не розширення можливостей».

Інша сторона не згодна: фреймворк — це справжній рів

Насправді це палаюча дискусія, і не всі з цим згодні. Засновник LlamaIndex Jerry Liu сказав протилежне: «Фреймворк — це все». Він вважає, що інженерія контексту (context engineering — мистецтво подачі контексту моделі) та дизайн робочих процесів є ключовими для вичавлювання цінності з AI.

Доказом опонентів є те, що в лютому 2026 року за один день лише зміна фреймворку без заміни моделей призвела до значного підвищення продуктивності 15 великих мовних моделей у написанні коду. Також спостерігалося, що майже кожен запущений агент зрештою зводиться до основного циклу: виклик інструменту, отримання результату, вставка в контекст, повторне запитання до моделі. Сама архітектура фреймворку може бути основною цінністю продукту. Обидві сторони мають реальні результати, і ця битва ще ніким не виграна.

Суперечка: ставка на наступну версію моделі

По суті, ця дискусія зводиться до одного питання: чи варто змагатися з прогресом моделей. Вона нагадує давню «Гірку уроку» (The Bitter Lesson) в AI-спільноті: універсальні методи, засновані на обчислювальній потужності, в довгостроковій перспективі часто перевершують ручні хитрощі. Ставити свою оборону на інженерію фреймворків — це певною мірою робити ставку на те, що наступна модель не навчиться тих функцій, які ви так важко створили.

Це застереження не є стороннім і для криптоспільноти. AI Agent є одним із найгарячіших наративів останніх двох років, і багато команд роблять ставку на власноруч створені складні агентні фреймворки. Слова Noam Brown прямо перед нами: сьогоднішній фреймворк може бути поглинутий вбудованими можливостями моделі вже через кілька місяців. Що саме буде поглинуто наступною версією моделі — ніхто не може гарантувати, включаючи самого Noam Brown.

Часті запитання

Що таке Harness (фреймворк) для AI Agent?

Harness — це обв'язка навколо моделі, яка відповідає за виклики інструментів та організацію кроків, сама не здійснює справжнього мислення. Наприклад, шар, який з'єднує виклики та повторні спроби, і є Harness.

Чому Noam Brown радить розробникам не надто інвестувати в агентні фреймворки?

Тому що можливості моделей розвиваються надто швидко; функції, створені сьогодні за допомогою фреймворку, через кілька місяців, ймовірно, стануть вбудованими можливостями моделі. Надмірне інвестування може виявитися марним.