新论文提出 Harness 持续学习，破解 Agent 自我更新的遗忘难题

新论文《Harness Continual Learning》研究智能体的 harness 层持续学习问题。研究指出，现代 agent 的经验积累在由提示词、记忆、工具、技能和路由规则构成的 harness 层而非模型权重中；agent 在不重训模型的情况下，通过重写提示词、记忆和路由进行自我改进，但这种更新可能破坏既有能力，造成行为遗忘，论文旨在解决这一问题。

2026-08-21 ~ 2026-08-22 · 2 条相关