Harness Handbook 用行为地图提升 coding agent 编辑效率
rohanpaul_ai · x · 2026-07-24
- 这篇论文指出，agent harness 难以演进的根本原因不是“知道要改什么”，而是“不知道行为到底藏在哪些代码位置”。
- 作者提出 Harness Handbook：用静态程序分析和 LLM 辅助的行为结构化，把代码库重组为“以行为为中心”的表示，并将每个行为链接到对应源码位置。
- 论文还提出 Behavior-Guided Progressive Disclosure（BGPD），让 coding agent 先从高层行为描述出发，再逐步收敛到实现细节，并对候选位置做源码校验。
- 在两个开源 agent harness 的修改任务上，这套方法提升了行为定位与编辑质量，同时减少了 planner token 消耗。
- 文中报告的结果包括：在 Codex 和 Terminus-2 请求上，plan win rate 分别提升 10.0 和 18.9 个百分点，token 使用分别下降 12.7% 和 8.6%。
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