Агенты наследуют все механизмы управления и безопасности платформы Harness: они работают в рамках существующих RBAC-прав доступа, политик пайплайнов и корпоративных регламентов. Для их настройки используются те же секреты, коннекторы и процессы согласования, что и для любых других компонентов пайплайна .
На момент запуска Harness предоставляет десятки готовых Harness Managed Agents, которые можно использовать «из коробки» . Среди них: Code Review (рецензирование кода), Autofix (автоматическое исправление ошибок), Feature Flag Cleanup (очистка неиспользуемых фича-флагов), Approval Review (проверка согласований), IaCM Plan Safety (безопасность планов инфраструктуры), Pipeline Failure Summarizer (анализ причин сбоев) и другие
.
Процесс создания собственного агента состоит из трёх шагов: создание, настройка и запуск . В каталоге Worker Agent Catalog пользователь выбирает опцию «+ Create» и заполняет форму, указывая имя, описание, системный промпт (Instructions), провайдера и название модели, а также опциональные MCP-коннекторы для доступа к внешним данным и переменные окружения
. Шаблоны агентов открыты и доступны на GitHub
. После сохранения агент появляется в разделе Custom и может быть добавлен в любой пайплайн как полноценный шаг с поддержкой корпоративного управления
.
В настоящее время в качестве провайдеров моделей Harness поддерживает Anthropic и OpenAI . При настройке пользователь создаёт Model Connector, указывая нужного провайдера и конкретную модель по умолчанию.
Среди первых компаний, внедривших Autonomous Worker Agents в продуктивную среду, называются United Airlines и Verint Systems . Подробное описание сценариев использования для каждой из них в доступных материалах не приводится, однако сам факт того, что эти крупные игроки уже доверили ИИ-агентам часть своих процессов доставки ПО, говорит о высоком уровне доверия к платформе
.