Литература и источники

Хендбук опирается на практику, которую индустрия наработала в 2024-2026. Ниже - источники, с которыми стоит сверяться: они глубже раскрывают отдельные главы и показывают, что эти подходы не придуманы в вакууме.

Агенты и harness

• AI Agents in Depth: Design Principles and Engineering Practice — open-source книга Bojie Li про agent = LLM + context + tools, harness engineering, memory/RAG, tool design, evaluation, self-evolution и multi-agent collaboration. Хороший широкий reference рядом с нашим более узким software-engineering handbook. github.com/bojieli/ai-agent-book
• Anthropic — Building Effective Agents — базовая таксономия: чем agent отличается от workflow, когда достаточно одного LLM-вызова и почему простые композиции надёжнее сложных. Фундамент для глав Agentic Engineering и Minimal Harness. anthropic.com/engineering/building-effective-agents
• Anthropic — Claude Code: Best Practices for Agentic Coding — практика agentic coding от команды инструмента: файлы правил, permissions, headless-режим, параллельные сессии. Дополняет карту на реальные инструменты. anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
• 12-Factor Agents (HumanLayer) — инженерный манифест о production-agent-системах: own your control flow, compact errors into context, tools are structured outputs. Во многом параллелен главам Verification и Observability. github.com/humanlayer/12-factor-agents

Context engineering

• Anthropic — Effective Context Engineering for AI Agents — attention budget, минимальный набор high-signal токенов, compaction, sub-agents для изоляции контекста. Прямой первоисточник для главы Context Engineering. anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
• AGENTS.md — открытая конвенция файла инструкций для coding-агентов, поддержанная большинством инструментов. Основа слоя project rules в Instruction Architecture. agents.md

Tools и интеграции

• Model Context Protocol — спецификация MCP: tools, resources, prompts, transports. Обязательное чтение перед главой MCP, Tool Gateway & Policy Server. modelcontextprotocol.io

Безопасность

• OWASP Top 10 for LLM Applications — отраслевая таксономия рисков LLM-приложений; prompt injection стабильно возглавляет список. Систематизирует главу Agent Security. genai.owasp.org
• Simon Willison — The Lethal Trifecta — компактная формулировка главного риска агентов: private data + untrusted content + внешний канал. Willison много лет документирует prompt injection; его блог — лучшая хроника этой темы. simonwillison.net

Как читать эти источники

Не как истину в последней инстанции, а как перекрёстную проверку. Если ваш harness противоречит сразу нескольким источникам, скорее всего, ошибается harness. Если источники противоречат друг другу, это открытый вопрос отрасли; команда вправе выбрать своё решение и зафиксировать его в adoption policy.