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Let me introduce my harness.

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October 20, 2026
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Let me introduce my harness.

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October 20, 2026

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  1. About Me 渡邉 洋平(watany) • • • • 所属:NTTテクノクロス株式会社 AWS

    Ambassadors(2024〜) JAWS-UG東京(AWSコミュニティ) 運営 寄稿:CodeZine ◦ 仕様駆動開発への期待と誤解 2026年5月2日(土)発売 https://www.sbcr.jp/product/4815636593/ 2
  2. AIエージェントをハーネス(⾺具)と呼ぶ例 > TLDR: Agent = Model + Harness. The Anatomy

    of an Agent Harness https://blog.langchain.com/the-anatomy-of-an-agent-harness/ 6
  3. ”ハーネス”というバズワードを読み解く 使い⼿側が意識する必要があるのは外部ハー ネスであり、これを育てる活動がハーネスエ ンジニアリング - - 内部ハーネス(=KiroやAgentCore等で 作ったエージェント) - AIエージェントにおけるLLMモデル

    「以外」の実装 - ≒ エージェントの作り⼿側が考慮 するハーネス 外部ハーネス - AIエージェントが同じミスをしない ように、解決策を設計 - ≒ エージェントの使い⼿側が考慮 するハーネス Harness engineering for coding agent users https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html 8
  4. ハーネスエンジニアリングのプロセス ハーネスエンジニアリングは 2種類のプロセスに分けられる - feedforward(Guide): - ⽣成するために必要な情報 - feedback(Sensors) :

    - ⽣成物の評価に必要な情報 Harness engineering for coding agent users https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html 11
  5. 「指⽰したい気持ち」と闘う - OpenAI GPT-5.5 Prompting best practices > 以前と⽐べ、より短く、成果物を中⼼としたプロンプトを利⽤できる。以 前のモデル向けの指⽰をすべて引き継ぐべきではない。

    - Anthropic「Prompting best practices」 > 過剰なプロンプティングを削除してください。以前のモデルでは作動不⾜ だったツールも、今後は適切に作動するようになる可能性が⾼いです。 - Google AI for Developers「Gemini 3 Developer Guide」 > ⼊⼒プロンプトは簡潔にしてください。冗⻑だったり、古いモデル向けの ⾼すぎる複雑なプロンプトエンジニアリングのテクニックを使⽤すると、過 剰に分析されてしまう可能性があります。 Harness engineering for coding agent users https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html 19
  6. 致命的な失敗をハーネスでどう防ぐか 現在は⼤きく⼆分される - ⽣成×確率的: - AGENTS.md / Skills / AutoMode

    / Jev / Hook(Prompt) - ⽣成×決定論的: - Hook(PreToolUse) / Permission / Sandbox 25
  7. エージェントの承認と向き合う Claude Codeの例 - ユーザの⼿動承認(Manual) だと⾃⾛を律速する - 承認を無視(Bypass)する場合 は隔離環境(Sandbox)が必須 -

    PermissionsをLLM Judge する機能(Auto) How we built Claude Code auto mode: a safer way to skip permissions https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-auto-mode 26
  8. エージェントの承認と向き合う Auto Mode:Claude Codeの操作を分類 器を使って動的に判断する仕組み 安全性の3つの確認⼿法 1. 2. 3. ツール実⾏前:会話履歴と操作内容

    を評価し、許可‧拒否を判断。 ツール実⾏後:返却データにプロン プトインジェクションが含まれてい ないか検査し、問題があれば警告。 サブエージェント実⾏時:委譲内容 を事前審査し、実⾏後も⾏動履歴を 検査。問題があれば警告。 How we built Claude Code auto mode: a safer way to skip permissions https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-auto-mode 27
  9. 私がいま取り組んでいる部分 現在は⼤きく⼆分される - ⽣成×確率的: - AGENTS.md / Skills / AutoMode

    / Jev / Hook(Prompt) - ⽣成×決定論的: - Hook(PreToolUse) / Permission / Sandbox 28
  10. マルチハーネス対応 - 現在8種類のエージェント実装に対応。 - Claude Code, Codex, GitHub Copilot, Kiro

    CLI, Cline, Cursor, Pi, OpenCode - OpenCode v2, Kiro v3にも対応中 - Hookの実装は標準化されていないため、⾃前実装は⼤変ですが、ptufを導⼊ することで簡単に利⽤できます。 - Rust製なので性能もきちんと出ます(邪魔にならない) 33
  11. まとめ - ハーネスは作れる。中⻑期に活かせる種別の決定論的 ハーネスを作ろう。 - npm i -g @watany-dev/ptuf でインストールできます。

    - 「Agentic Coding ⽣成AI時代のシステム開発⼊⾨」は 好評発売中です。 2026年5月2日(土)発売 https://www.sbcr.jp/product/4815636593/ 34