自动优化 Agent 外层 harness 的递归式自改进框架
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Issue148
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
Harness² 是 Google Research 开源的 Agent harness 自优化框架。所谓 harness,就是模型外面那层让它能干活的系统——提示词、工具、记忆、子 Agent、技能等,Harness² 把这些拆成八个可编辑组件,在不改模型权重的前提下自动改进它们。它解决的是开放世界问题:Agent 遇到设计时没见过的任务怎么办?框架用「提出—探测—组合」三步,先生成几版 harness 改动,在同一任务上跑出行为差异,再据此合成更优版本,全程不需要标准答案;同时把每次学到的经验沉淀下来,指导下一次优化。在 JobBench、LAB、WorkBuddy-Bench 三个职业类基准上,单步优化就能让 GLM-5、Gemini 3.5 Flash 相对基础 harness 提升最多 11.8 个百分点。值得看的是做 Agent 应用、Agent 评测或 prompt 工程的工程师,尤其是需要让 Agent 稳定完成法律、办公、代码等专业任务的团队;只做模型训练或纯后端开发的人关系不大。
上手成本:中
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仓库信息
| License | Apache-2.0 |
| 创建时间 | 2026-10-06 |
| 最后推送 | 3 天前 |
| 热度分 | 1155.0 |