Сравнение 49 AI-агентов для кода: как выбрать лучший инструмент и запустить бенчмарк SanityHarness

Когда 49 агентов - это не перебор, а необходимость

Открываешь GitHub и видишь: ещё один бенчмарк для AI-агентов. Глаза закатываются. Но SanityHarness - это не просто очередной репозиторий со звездочками. Это практический инструмент, который заставил 49 комбинаций моделей и фреймворков решать реальные задачи. И да, там есть Kimi K2.5 - модель, о которой все говорят в январе 2026 года.

Что такое SanityHarness и почему он не похож на другие бенчмарки

Большинство бенчмарков проверяют, может ли модель написать FizzBuzz или найти баг в простой функции. Скучно. Предсказуемо. Бесполезно.

SanityHarness проверяет другое: может ли агент работать в реальных условиях. Не просто генерировать код, а:

• Читать существующую кодовую базу
• Понимать зависимости между файлами
• Работать с неполными спецификациями
• Находить и исправлять ошибки в уже написанном коде

Авторы репозитория взяли 12 задач разной сложности - от простых утилит до полноценных мини-приложений. И запустили на них 49 комбинаций: разные модели (Claude Sonnet 4.5, GPT-5, Kimi K2.5, DeepSeek Coder V3) плюс разные фреймворки агентов (AutoGen, CrewAI, LangGraph).

Результаты, которые удивляют (и немного разочаровывают)

Ожидаешь, что GPT-5 будет на первом месте? Или Claude Sonnet 4.5? Не совсем.

Kimi K2.5 показала интересный результат: она быстрее всех справляется с задачами, но иногда жертвует качеством ради скорости. Claude Sonnet 4.5 работает медленнее, но его решения почти всегда работают с первого раза.

А вот что действительно интересно: фреймворк иногда важнее модели. Одна и та же модель с разными фреймворками показывает разницу в успешности до 15%. AutoGen стабильно показывает лучшие результаты, но требует больше настроек.

Как запустить SanityHarness у себя (без головной боли)

Думаешь, нужно быть гуру DevOps? Нет. Авторы сделали setup максимально простым.

1Клонируй и настрой окружение

Первое, что нужно - Python 3.11 или выше. Да, в 2026 году Python 3.10 уже считается устаревшим для таких задач.

git clone https://github.com/username/sanityharness.git
cd sanityharness
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # или venv\Scripts\activate на Windows
pip install -r requirements.txt

2Настрой API ключи

Тут начинается самое "веселое". Нужно получить ключи для всех моделей, которые хочешь тестировать. SanityHarness поддерживает:

• OpenAI (GPT-5, GPT-4.5 Turbo)
• Anthropic (Claude 4.5 Sonnet, Claude 4 Haiku)
• Moonshot (Kimi K2.5, Kimi K2)
• DeepSeek (Coder V3, Coder V2)
• И локальные модели через Ollama или Claude Code на Mac M3

Создаешь файл .env в корне проекта и добавляешь ключи:

OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
MOONSHOT_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...

3Выбери конфигурацию теста

Не нужно тестировать все 49 комбинаций сразу (если только у тебя нет бесконечного бюджета на API). Выбери несколько наиболее релевантных:

# Тестируем только Kimi K2.5 и Claude Sonnet 4.5
python run_benchmark.py --models kimi-k2-5 claude-sonnet-4-5 --frameworks autogen langgraph

Или запусти конкретную задачу:

# Только задача №5 (создание REST API)
python run_benchmark.py --task 5 --model gpt-5 --framework crewai

4Анализируй результаты

После запуска получаешь:

• JSON с детальными результатами
• HTML отчет с графиками
• Логи всех агентов (что они думали, какие шаги предпринимали)
• Сгенерированный код для каждой задачи

Именно логи - самое ценное. Видишь, где агент пошел по неправильному пути, где зациклился, где не понял требования.

Кому нужен SanityHarness в 2026 году?

Не всем. Честно.

Нужен:

• Командам, которые выбирают AI-агента для интеграции в workflow
• Разработчикам, которые создают свои агентные системы (посмотри GitHub Copilot SDK для вдохновения)
• Исследователям, которые сравнивают эффективность разных подходов
• Тем, кто устал от маркетинговых заявлений "наша модель лучшая" и хочет проверить сам

Не нужен:

• Если ты используешь один агент и доволен результатами
• Если бюджет на API ограничен 50$ в месяц
• Если твои задачи - простые скрипты, а не сложные системы

Чем SanityHarness лучше других бенчмарков?

Последние полгода появилось десяток бенчмарков. Почему этот - особенный?

ABC-Bench (о котором мы уже писали) фокусируется на настройке окружения. Terminal Bench 2.0 проверяет работу в терминале (вспомни DeepAgents CLI). PropensityBench изучает, как агенты ведут себя под давлением.

SanityHarness делает другое: он проверяет способность понимать и развивать существующий код. Не с чистого листа, а в условиях, максимально приближенных к реальным проектам.

Что будет дальше? (Спойлер: не только больше моделей)

Авторы репозитория планируют добавить:

1. Поддержку мультимодальных моделей - когда агент может анализировать диаграммы архитектуры
2. Интеграцию с реальными CI/CD pipeline - тестирование в условиях деплоя
3. Сравнение с NeMo Agent Toolkit от NVIDIA
4. Тестирование на специализированном железе (вроде RTX 6000 Pro Blackwell 96GB)

Но главное - они обещают добавить метрику "стоимость решения". Не только успешность, а сколько стоит каждая успешная задача в пересчете на API вызовы. В 2026 году, когда цены на API постоянно меняются, это критически важно.

Код открытый. Задачи реальные. Результаты - честные. В мире, где каждый второй стартап заявляет о "революционном агенте", такой инструмент не просто полезен - он необходим для выживания.

P.S. Если запустишь тесты - поделись результатами. Особенно интересно, как покажут себя локальные модели на твоем железе.