Harness lanserar autonoma AI-agenter som tar över hela mjukvaruleveransen – från kod till produktion

Deras minne är organisationens samlade kunskap: tjänster, pipelines, driftsättningar, incidenter och policyer – allt sammankopplat via Harness Knowledge Graph. Kapaciteten drivs av Harness MCP . De arbetar i produktion och stödjer driftsättning, säkerhet, åtgärder och validering av din kod .

Förbyggda agenter och marknadsplats

Harness levererar dussintals färdiga agenter som kan användas direkt . Exempel som nämns i officiella material är: Code Review, Autofix, Feature Flag Cleanup, Approval Review, IaCM Plan Safety, Pipeline Failure Summarizer och PR Review . Dessa kallas System Agents – Harness-underhållna, förbyggda agenter som laddas in i kontot automatiskt. De går inte att redigera direkt men kan forkas för att skapa anpassade varianter .

Agentkatalogen har en Marketplace-flik med tre kategorier :

1. Harness Managed Agents – Förbyggda, underhållna och certifierade av Harness, redo för omedelbar användning .
2. Community-agenter – Agenter byggda och delade av Harness-communityn .
3. Custom Agents – Agenter som ditt eget team skapar, lagras i Custom-fliken och är fullt konfigurerbara .

Agentmallarna är öppen källkod och finns på GitHub .

Hur agenterna byggs och konfigureras

Agenter skapas genom ett trestegsflöde: skapa, konfigurera och kör . I Worker Agent Catalog väljer användaren + Create och fyller i ett formulär med fält för :

• Agentens namn och beskrivning
• Instruktioner (systemprompt)
• Modellleverantör och modellnamn
• MCP-kopplingar (valfritt, för att ansluta till externa datakällor via Model Context Protocol)
• Indata och miljövariabler

När agenten är sparad visas den i Custom-katalogen och kan läggas till i valfri pipeline som ett styrt steg .

Styrning och säkerhet

Agenterna ärver styrning från Harness-plattformen: de respekterar befintliga RBAC-behörigheter, pipeline-policyer och organisationsövergripande styrningskontroller, och kan hanteras via samma hemligheter, kopplingar och godkännandeflöden som alla andra pipeline-komponenter . Varje agent har en unik identitet och specifika behörigheter, och all exekvering sker i sandlådecontainrar .

LLM-leverantörer som stöds

Harness stöder Anthropic och OpenAI som modellleverantörer . Användare konfigurerar en Model Connector som pekar mot en av dessa leverantörer och anger en standardmodell .

Tidiga kunder: United Airlines och Verint Systems

United Airlines och Verint Systems anges som tidiga användare som kör Harness Autonomous Worker Agents i produktion . Specifika användningsfall för respektive företag detaljeras inte i det tillgängliga pressmeddelandet och blogginnehållet, men Verint tillkännagav separat en "Agent Factory" för att orkestrera mänsklig och AI-arbetskraft under sitt Engage 2026-evenemang . Harness-meddelandet nämner dem som produktionskunder som använder Worker Agents för automatisering av mjukvaruleverans.