AIニュースレターが、モデルの品質よりもコンテキストパイプラインと「ハーネス」（エージェントを調整するミドルウェア層）がAI製品の差別化要因になりつつあると報告

Mason Drxyが報告したところによると、gpt-5.2-codexのプロンプトとミドルウェアの調整により、Terminal-Bench 2.0での性能が52.8%から66.5%に向上し、gpt-5.3-codexはtau2-benchで20%改善した。

Hermes、deepagents、LangGraphなどのオープンソースハーネスが成熟しており、モデルに依存しない設計が進んでいる。複数のツイートでは、チームが良いハーネス内でオープンモデルをチューニングすることで、エージェントのコストを20倍以上削減できると指摘されている。

コーディングエージェントの利用が開発者の行動を変えており、@theoは単一のCopilotメッセージで60M+トークンを消費し、$40のサブスクリプションに対して約$221のトークンコストを計上した例を報告。従来のチャットベースの定額課金モデルが長時間実行ジョブに対応していない課題が顕在化している。