Coding Agent Harness: Plannen met Frontier Modellen, Uitvoeren in 90% Minder Tijd

Elke serieuze coding agent - Claude Code, OpenCode, Codex, Cline draait op hetzelfde patroon: één model plant, een ander model voert uit. Sluit je aan bij Varun Krishna, Senior Principal Solutions Engineer bij SambaNova Systems over coding agents. Varun heeft agentische workflows, software voor modelimplementatie en LLM-evaluatietools gebouwd bij SambaNova, met eerdere ervaring in het implementeren van AI/ML in CRM, e-commerce, gezondheidszorg, financiën en meer bij C3.ai. Deze sessie laat je precies zien hoe je de planning/uitvoering splitsing kunt opzetten, je tokenkosten met tot wel 90% kunt verlagen en met je eigen coding agent harness gericht op SambaNova kunt vertrekken voordat de sessie eindigt. Wat je zult leren 🔹 Hoe de planning en uitvoering splitsing werkt bij de toonaangevende coding agents van vandaag 🔹 Waarom het offloaden van uitvoering naar een snel, speciaal gebouwd inferentieplatform de economie van bouwen met AI verandert 🔹 Hoe modellen de uitvoeringslaag in een echte coding agent harness beheren 🔹 Hoe de overdracht tussen planning en uitvoering stap voor stap is gestructureerd 🔹 Hoe je je eigen coding agent in enkele minuten op een snel inferentieplatform kunt richten Waarom dit belangrijk is De meeste teams die bouwen met coding agents betalen ofwel te veel of presteren ondermaats. Het gebruik van een frontier model voor elke stap is duur en traag; het gebruik van een zwak model voor alles schaadt de redeneerkwaliteit die agents nuttig maakt. Het coding agent harness patroon lost dit probleem op door de modelcapaciteit af te stemmen op het type taak — frontier modellen voor planning en oordeel, snelle, goedkope modellen voor het werk met hoge volumes dat de token gebruik domineert. Terwijl coding agents van experimentele tools naar dagelijkse workflows verschuiven, is dit een van de meest directe manieren om kosten te verlagen zonder de outputkwaliteit aan te tasten. Voor wie is dit bedoeld? Ontwikkelaars die coding agents in hun workflows integreren, AI-ingenieurs die kosten-efficiënte inferentiestrategieën verkennen, en technische leidinggevenden die infrastructuurdecisies nemen en modeluitgaven evalueren. Geen eerdere ervaring met het platform vereist. Breng je vragen mee - we reserveren tijd voor live Q&A.