Lorsque le même modèle de langage est intégré à différents frameworks d'agents, les résultats varient souvent considérablement. Cette variation provient généralement non pas du modèle lui-même mais du harnais – le système environnant qui définit les prompts, les schémas d'outils, la mémoire et les boucles d'exécution. Les ingénieurs attribuent fréquemment les échecs au modèle alors que le vrai coupable est un harnais mal conçu. Cet article propose une frontière claire : le modèle est responsable du raisonnement et de la génération, tandis que le harnais contrôle le contexte, l'accès aux outils et les modèles d'interaction. En testant systématiquement chaque couche isolément, les équipes peuvent identifier les goulots d'étranglement et améliorer la fiabilité des agents. Ce modèle mental est essentiel pour quiconque construit des agents de qualité production, car il évite de gaspiller des efforts de fine-tuning quand la solution est un ajustement du harnais.
Un cadre pratique pour déboguer les performances des agents LLM en séparant les capacités du modèle de la conception du harnais.