Eigenen Agent Harness bauen, nicht mieten
Wann lohnt sich ein eigener Agent Harness? Wenn Ihr Use Case weit von dem entfernt ist, worauf die Modelle trainiert sind: Branchen-Domäne, Legal, Finance, Healthcare, proprietäre Prozesse. Für Coding, Dateien und generische Aufgaben reichen Claude Code oder Codex. Pexon Consulting baut den Harness modell-agnostisch, mit Middleware, Evals und Data Flywheel. Der Plattform-Check in 45 Minuten klärt bauen gegen kaufen. 80 Mitarbeitende in Deutschland, Microsoft Partner, ISO 27001.
Warum der fertige Harness auf Fachprozesse nicht reicht
Claude Code und Codex sind exzellent, wo Modelle trainiert wurden: Code, Dateien, generische Aufgaben. Auf Legal-, Finance- und Branchen-Workflows bricht der fertige Loop. Die Entscheidungsregel steht im wann sich der eigene Harness lohnt. Pexon Consulting misst das an Evals, nicht am Bauchgefühl.
Vier Hebel: Eigentum, Hooks, Evals, Flywheel
Vier Hebel, damit der eigene Harness kein Selbstzweck wird: Entscheidung, Middleware, Evals, Flywheel.
Ab wann sich ein eigener Agent Harness lohnt
Wo fertig reicht und wo der eigene Harness beginnt
Legal: Schriftsatz-Rohling, Versand mit Gate
Der Loop darf recherchieren. Der Versand an Gericht oder Mandant wartet auf Freigabe. Das ist Cognitive Architecture, kein Chat.
Finance: kontrollierbarer Ablauf statt Autonomie
Buchung, Freigabe, Audit in fester Reihenfolge. Ein freier Agent ist hier das Risiko. Der Harness erzwingt die Schritte.
Coding-Team: fertigen Harness lassen
Claude Code oder Codex für Dateien und Tests. Pexon hängt nur Hooks an, wo das Repo Regeln braucht. Kein zweiter Loop für denselben Job.
IT: Gateway und Keys bleiben Canonical
Modelle, Keys und Spend sitzen am LiteLLM-Gateway. Der Harness orchestriert. Er ersetzt das Gateway nicht.
Was fertig bleibt, und was Pexon baut
Claude Code und Codex bleiben für In-Distribution. Pexon baut den Loop dort, wo die Domäne außerhalb der Trainingsverteilung liegt. Multi-Agent-Systeme orchestrieren wir in Python: Routing, Delegation, Kommunikation. Framework ist LangGraph oder Pydantic AI als vergleichbar. Modelle laufen OpenAI-kompatibel über LiteLLM, Container auf Kubernetes, Prompt Engineering im Git, Betrieb 8x5. Die KI-Agenten-Plattform trennt Chat von Harness. wann sich der eigene Harness lohnt trägt die Entscheidungsregel.
Ja, wenn der Chat-Pilot steht und der nächste Schritt Fachprozesse oder Regulierung ist. Copilot und Claude Code bleiben, wo sie In-Distribution sind. Die offene KI-Plattform trägt Chat, Gateway und Betrieb.
Was fertig bleibt
Was Pexon baut
Loop, Middleware, Evals, Flywheel: so besitzen Sie den Harness
Fertig, nur Framework oder eigener Harness
Wie die Harness-Entwicklung in fünf Blöcken läuft
Fertig, Framework oder eigener Harness
Drei Wege. Fertig reicht In-Distribution. Ein Framework ohne Evals bleibt Demo. Der eigene Harness gehört Ihnen, modell-agnostisch, mit Flywheel. Die Zeile Passt, wenn widerspricht der Mutter nicht.
| Kriterium | Fertiger Harness | Nur Framework | Eigener Harness (Pexon) |
|---|---|---|---|
| Use Case | Coding, Dateien, generisch | Beliebig, ohne Messlatte | Out-of-Distribution oder Regulierung |
| Eigentum | Loop beim Hersteller | Code bei Ihnen, Betrieb offen | Harness, Modell-Wechsel, Kontext bei Ihnen |
| Customisierung | Hooks, soweit der Vendor sie öffnet | Alles selbst, ohne Muster | Middleware im Kern-Loop, Gates wo nötig |
| Qualität | Vendor-Benchmarks | Bauchgefühl | Private Evals, Accuracy, Latency, Cost |
| Danach | Feature-Request | Stillstand nach dem Sprint | Data Flywheel, Betrieb 8x5 |
| Passt, wenn | Der Job ist In-Distribution | Nur ein Prototyp zählt | Domäne, Kontrolle oder Modell-Wechsel zählen |
Plattform-Check ohne öffentlichen Paketpreis
Der Plattform-Check dauert 45 Minuten und klärt bauen gegen kaufen. Pexon nennt Setup, Betrieb und Check namentlich, ohne öffentliche Euro-Liste.
Check · 45 Minuten: wo fertig reicht, wo eigener Harness, welche Evals.
Lieferung · Loop, Middleware, Evals, Traces. Code und IP im Kunden-Repo.
Nicht enthalten · Kein Seat-Abo, kein Rund-um-die-Uhr-Support, keine öffentlichen Paketpreise, kein zweiter Coding-Harness für In-Distribution-Aufgaben.
Welche Seiten zur Harness-Entwicklung gehören
Häufige Fragen zum eigenen Agent Harness
Wann lohnt sich ein eigener Agent Harness?
Was ist der Unterschied zwischen Harness, Modell und Kontext?
Was kostet die Entwicklung eines eigenen Agent Harness?
Warum eine eigene URL neben der Agenten-Plattform?
Wo passt ein eigener Agent Harness nicht?
Was bringt ein Data Flywheel?
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