Une récente discussion entre développeurs sur les workflows dynamiques introduit un changement de paradigme dans l'architecture des agents IA. L'idée centrale est que les workflows dynamiques permettent aux agents d'effectuer de manière autonome la séparation des couches prompt et harness – une tâche traditionnellement gérée par les humains. Dans ce modèle, les préférences humaines sont intégrées dans la couche prompt, tandis que les mécanismes de sécurité et de repli résident dans la couche harness. Cela change le rôle de l'humain dans la boucle d'une intervention manuelle active à une supervision et à la gestion des exceptions. Le concept suggère qu'à mesure que les agents deviennent plus capables, la frontière entre ce qui est spécifié dans les prompts et ce qui est imposé par le harness devient fluide et auto-optimisante. Pour les développeurs construisant des systèmes agentiques, cela pourrait signifier moins de temps passé sur la conception manuelle de workflows et plus de concentration sur la définition d'objectifs et de contraintes de haut niveau.
Une discussion entre développeurs explore les workflows dynamiques où les agents IA séparent de manière autonome les couches prompt et harness, une tâche auparavant effectuée par les humains. Cela fait passer l'humain dans la boucle d'une intervention manuelle à une supervision, avec les préférences dans les prompts et les garde-fous dans le harness.