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Boas-vindas
Você já usa IA. Escreve prompts, roda chains, talvez já tenha conectado uma tool ou duas. Esta fase ensina a parte que está por baixo de tudo isso: o harness, a estrutura em torno do modelo.
Uma palavra vai mudar de significado, e é melhor deixar isso claro. Até agora, um agent era um briefing escrito dentro de uma ferramenta de chat. A partir daqui, agent quer dizer coding agent: software que edita arquivos, roda comandos e trabalha num repository. Mesma palavra, máquina maior. As duas primeiras lições desenham esse retrato antes de se construir o que vem por cima.
O harness é tudo o que você constrói em torno de um modelo — o context que você dá a ele, as tools que você deixa ele chamar, o ciclo em que ele roda. Troque o Claude pelo GPT, pelo Gemini ou por um modelo aberto e o harness quase não muda. É esse o ponto. O modelo você aluga. O harness é o que você desenha, e é o que separa um agent confiável de um agent que na mesma tarefa acerta hoje e falha amanhã.
Quatro módulos à frente. O primeiro apresenta a máquina; os outros tratam cada um de uma camada do harness:
- O coding agent — o que é, o repository onde trabalha e uma primeira session supervisionada que você aprova passo a passo.
- A mentalidade — tratar a context window como um orçamento. Decidir o que o modelo vê, e o que nunca chega a ver.
- A camada estática — arquivos de instruções e skills que o modelo carrega antes de começar. O AGENTS.md e companhia.
- A camada de execução — tools, ciclos, isolamento e verificação. O que o modelo pode fazer, e como você confirma o que ele fez.
Tudo aqui é neutro em relação às ferramentas e você leva de uma para a outra. Falamos de Claude Code, Codex e Cursor como exemplos, nunca como o único caminho. O AGENTS.md é o padrão porque funciona em todos eles. Aprenda o harness uma vez e ele te acompanha até o modelo que você vai usar no ano que vem.