<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AgentHarness on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/agentharness/</link><description>Recent content in AgentHarness on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 17:12:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/agentharness/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>오픈소스 모델로 AutoResearch를 돌리는 법: 멀티 에이전트 실험실의 가능성</title><link>https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 17:12:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/multi-agent-autoresearch-open-source-models/</guid><description>Hugging Face 영상 Multi-Agent AutoResearch with Open Source Models를 바탕으로, Karpathy의 AutoResearch를 오픈소스 모델과 OpenCode 하네스로 재구성하는 방법과 핵심 인사이트를 정리한다.</description></item><item><title>AI 에이전트의 진짜 경쟁력은 모델이 아니라 하네스다</title><link>https://techllm.github.io/posts/agent-harness-engineering-core-insights/</link><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 09:49:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/agent-harness-engineering-core-insights/</guid><description>Addy Osmani의 Agent Harness Engineering을 바탕으로 AI 에이전트 성능을 좌우하는 하네스의 개념과 TechLLM/OpenClaw 시스템 적용 포인트를 정리한다.</description></item></channel></rss>