Una reciente discusión entre desarrolladores sobre flujos de trabajo dinámicos introduce un cambio de paradigma en la arquitectura de agentes de IA. La idea central es que los flujos de trabajo dinámicos permiten a los agentes realizar de forma autónoma la separación de las capas de prompt y harness, una tarea tradicionalmente manejada por humanos. En este modelo, las preferencias humanas se integran en la capa de prompt, mientras que los mecanismos de seguridad y respaldo residen en la capa de harness. Esto cambia el rol del humano en el bucle de intervención manual activa a supervisión y manejo de excepciones. El concepto sugiere que a medida que los agentes se vuelven más capaces, el límite entre lo que se especifica en los prompts y lo que impone el harness se vuelve fluido y autooptimizable. Para los desarrolladores que construyen sistemas agenticos, esto podría significar menos tiempo dedicado al diseño manual de flujos de trabajo y más enfoque en la definición de objetivos y restricciones de alto nivel.
Una conversación entre desarrolladores explora flujos de trabajo dinámicos donde los agentes de IA separan de forma autónoma las capas de prompt y harness, una tarea antes realizada por humanos. Esto cambia el humano en el bucle de intervención manual a supervisión, con preferencias en prompts y salvaguardas en harness.