Wat is een Harness?

• Zelfstandig naamwoord: een uitrusting met riemen en banden, gebruikt om een persoon, dier of object te controleren of op zijn plaats te houden.
• Werkwoord: iets beheersen, meestal om de kracht ervan te benutten.

---

Wanneer ik aan een harness denk, denk ik eerst aan de set riemen en banden die ik op de middelbare school omdeed voordat ik tegen de muren van mijn school opklom. Ik was hooguit een matige klimmer.

Royal Robbins op El Capitan, zijn harness vol met de benodigdheden voor de klim. Foto door Tom Frost.

Als je tegenwoordig echter direct in de AI-nieuwsfeed duikt, is je archetypische harness misschien al een agent harness. Voor wie dat is, is dit artikel niet geschreven. Dit is geschreven voor hen die nieuwsgierig zijn naar wat een agent harness is, maar het niet weten en zich te beschaamd voelden om ernaar te vragen.

Laten we teruggaan naar het klimmen.

Waarom doe je een harness om als je gaat klimmen? Ten eerste ondersteunt de harness je en houdt hij je veilig. Dat doet hij door je te verbinden met karabiners en touwen die je beschermen tegen vallen, je tempo matigen en je route bepalen. Je kunt ook andere hulpmiddelen aan je harness bevestigen, zoals een pouderszak, nut tools en quickdraws.

En wanneer je verschillende bergen beklimt of andere ascensies maakt, kun je je harness meenemen. Afhankelijk van het terrein kun je je harness en de uitrusting aan de lussen zelfs aanpassen. Klimharnesses zijn aanpasbaar. Ze worden ook gebruikt door acrobaten en boomverzorgers. De mensen die ze bezitten, kunnen ze naar hun eigen hand zetten.

Er zijn overeenkomsten tussen klimharnesses en agent harnesses, zowel wat betreft structuur als functie.

Agent Harnesses

Anderen hebben (simplistisch) geschreven dat Agent = Model + Harness. Hier verwijst het woord Harness naar een Agent Harness. Maar wat is een agent harness precies?

Agent harnesses gebruiken AI-modellen om AI-agents te creëren; hun eerste toepassing was voor het programmeren. Inmiddels vormen agent harnesses de kern van alle soorten AI-agents. Het begrijpen van de werking van een agent harness helpt je te begrijpen wat een AI-agent is.

Een agent harness is een stuk software dat een omgeving biedt waarbinnen een AI-model kan opereren. In tegenstelling tot de meeste AI-modellen kun jij als eindgebruiker je eigen agent harness bezitten.

Vaak communiceren gebruikers, zoals software engineers, direct met harnesses zoals Pi via de Terminal-applicatie op hun computer. Maar harnesses zoals OpenClaw gebruiken ook andere gebruikersinterfaces, zoals iMessage, een chat-app of e-mail. Onze harness, Lefos, is primair gebouwd om via e-mail te communiceren. Ongeacht de interface doen harnesses over het algemeen vier dingen:

1. Ze bieden een set instructies die helpen bepalen hoe het AI-model reageert. Deze set instructies wordt gewoonlijk een "system prompt" genoemd.
2. Ze beschrijven en leveren een set tools (hulpmiddelen) die beschikbaar worden gesteld aan het AI-model om gebruikersverzoeken te beantwoorden.
3. De harness stelt een raamwerk vast dat bepaalt hoe het model zich gedraagt. Dit raamwerk doet veel verschillende dingen, maar een van de belangrijkste is het opzetten van de "agentic loop" (de agentische lus).
4. De meeste harnesses bieden een cruciale vertaallaag waardoor de harness met verschillende AI-modellen kan werken.

I. System Prompt

De meeste AI-modellen worden geleverd met een ingebedde set regels en richtlijnen die tijdens het trainingsproces zijn verfijnd. Een bekend voorbeeld is Claude Opus 4.5, dat een breed gepubliceerd "soul document" had waarin aan het AI-model werd uitgelegd wat het was en hoe het zich moest gedragen.

De System Prompt in een AI-harness is vergelijkbaar hiermee, maar is minder diep in het model ingebed. Het is meer als een set instructies die een nieuwe werknemer op zijn eerste werkdag krijgt. De werknemer heeft de instructies nog niet geïnternaliseerd, maar weet dat hij ze moet volgen bij het uitvoeren van het werk. System prompts worden bij elke prompt in het gesprek geïnjecteerd en spelen een belangrijke rol in het waarborgen dat het AI-model zich passend gedraagt binnen de context van die specifieke harness.

II. Tools

Tools zijn een set mogelijkheden, geschreven in code, die het model kan "aanroepen". De harness beschrijft de tools en levert ook de software die de tool zelf is. Voorbeelden van deze tools zijn:

• Een webzoektool;
• Een tool waarmee het model softwarecode kan schrijven en uitvoeren;
• Een tool waarmee het model een e-mail kan opstellen.

Cruciaal is dat de harness meestal niet voorschrijft wanneer en hoe het AI-model de tool moet gebruiken. In plaats daarvan stelt hij de tools simpelweg beschikbaar, beschrijft ze duidelijk en laat hij het AI-model zelf beslissen wanneer en hoe ze moeten worden ingezet.

III. Agentic Loops

Stel dat we een AI-model hebben in een agent harness met een set instructies en tools. Neem aan dat onze harness is gebouwd om binnen e-mail te werken, de bovengenoemde tools heeft (WebSearch, WriteCode, ComposeEmail), en dat de gebruiker de agent heeft gevraagd om ranglijsten en testscores van lokale basisscholen te vergelijken en aanbevelingen te geven. Hoe zal de agent zich gedragen?

Ten eerste zal hij proberen het verzoek (de "prompt") te begrijpen. Hij gebruikt zijn pre-training en gewichten om te begrijpen wat een "basisschool" is, wat "de lokale omgeving" betekent en naar welke ranglijsten de gebruiker waarschijnlijk op zoek is. Vervolgens stelt hij webzoekopdrachten op om recente gegevens op te halen.

Wat doet hij met die resultaten? Binnen een harness kan het AI-model deze resultaten bekijken in de context van het oorspronkelijke verzoek. Hij kan bepalen dat de eerste zoekopdracht niet de juiste informatie of voldoende informatie heeft opgeleverd, en besluit uit eigen beweging opnieuw te zoeken. Deze beslissing om de tool opnieuw aan te roepen op basis van zijn eigen beoordeling is het eerste duidelijke voorbeeld van de "loop".

Stel nu dat hij alle relevante gegevens heeft verzameld. Het AI-model besluit een spreadsheet te maken met de WriteCode-tool (alle spreadsheets zijn immers code). Hij kan die tool gebruiken om berekeningen uit te voeren en de resultaten zo te formatteren dat ze begrijpelijk zijn. Daarna vergelijkt hij de spreadsheet met de oorspronkelijke prompt. Als de data niet voldoen, kan hij opnieuw "loopen" en teruggaan naar het zoeken.

Wanneer hij besluit dat hij voldoende informatie heeft, roept hij ComposeEmail aan. Deze tool stelt de AI in staat om de bevindingen te reviewen, ze samen te vatten, een e-mail te schrijven en bijlagen zoals de spreadsheet toe te voegen. Het model controleert dit eindresultaat en besluit dat de klus geklaard is. De "agentic loop" is gesloten. Binnen enkele seconden ontvangt de gebruiker een e-mail met een samenvatting en aanbevelingen in de tekst, en een spreadsheet met de bevindingen als bijlage.

IV. Vertaallaag (Translation Layer)

De vertaallaag is wat een harness in staat stelt om met verschillende AI-modellen te werken. In sommige gevallen kan een harness besluiten om verschillende modellen binnen dezelfde agentic loop te gebruiken, omdat verschillende AI-modellen uitblinken in verschillende taken.

De vertaallaag is ook een cruciaal aspect omdat hij controle teruggeeft aan de eindgebruiker. Het betekent dat iemand zijn eigen AI-harness kan nemen en deze kan gebruiken met een model van Anthropic, of OpenAI, of kan experimenteren met open weight AI-modellen die vaak een uitstekende prijs-kwaliteitsverhouding bieden (gemeten in kosten per taak).

Deze vertaallaag helpt om de macht en leverage weg te halen bij de AI-labs en in de handen van de eindgebruikers te leggen. Als mensen hun eigen harnesses lokaal op hun eigen computers kunnen bezitten en draaien, betekent dit dat ze hun autonomie behouden. Ze behouden de vrijheid om hun tools naar eigen hand te zetten en lokale kopieën te bewaren van de sessies die in de loop der tijd hun correspondentie met machines vormen. Door een relatie op te bouwen met en gebruik te maken van een harness, in plaats van een applicatie die is gepubliceerd door een AI-lab, behoudt de gebruiker vrijheid en keuze.

In het bovenstaande voorbeeld had de gebruiker dezelfde e-mail kunnen sturen naar een model van OpenAI, een model van Anthropic en een open weight model. Ze zouden de resultaten en de kosten kunnen vergelijken en alle antwoorden op één plek kunnen bewaren, in plaats van drie antwoorden te hebben verspreid over drie verschillende apps.

Een Harness naar eigen hand zetten

In tegenstelling tot de AI-modellen zelf, kun je de harness bezitten en aanpassen. Net als bij een klimharness kun je het naar je eigen hand zetten. Dit is wat mensen geweldig vinden aan Pi.

Pi is een minimale agent harness. De system prompt is kort en hij heeft een minimale set tools. Direct na installatie is hij ontworpen om zich zo onzichtbaar mogelijk op de achtergrond te houden. Maar terwijl mensen Pi gebruiken, breiden en vormen ze het op manieren die hen schikken. Ze passen de system prompt aan of ontwerpen een extensie die past bij een specifieke workflow. Deze extensies delen ze vervolgens met anderen; Pi-gebruikers hebben inmiddels meer dan 5.000 extensies met elkaar gedeeld.

Pi is bovendien gratis en open source. Het draait op je eigen laptop. Dit betekent dat mensen nu een tool hebben die zij bezitten, die op hun eigen hardware draait en die hen in staat stelt AI effectief in te zetten.

Neutrale Open Source Harnesses als instrumenten voor autonomie

Harnesses waren niet altijd open source of neutraal. De eerste populaire agent harness, Claude Code, was niet gebouwd om een agnostische AI-vertaallaag te bieden, maar als een applicatie om met Claude-modellen op je lokale computer te programmeren. Sinds die tijd is er een bemoedigende groei van gratis open source agent harnesses zoals OpenClaw, OpenCode, Hermes en Pi.

Bij Earendil bouwen we Pi om neutraal te zijn en om keuzevrijheid en mogelijkheden te bieden aan Pi-gebruikers. We onderzoeken ook hoe we de voordelen en de autonomie die harnesses bieden, toegankelijk kunnen maken voor een breder publiek.

Veel mensen maken zich momenteel zorgen over de macht en invloed van steeds grotere AI-bedrijven. Sommigen van hen kiezen ervoor om AI volledig te vermijden. Wij bij Earendil geloven dat we de menselijke autonomie kunnen versterken door software en open protocollen te creëren die verdeeldheid en onwetendheid overbruggen en blijvende vreugde en begrip cultiveren. Dat doen we niet door de technologieën van vandaag te negeren, maar door ze met open ogen en een stevige grip te beheersen (harnessing them); we zorgen ervoor dat wij de hamer hanteren, en niet de hamer ons.