上交大 Harness-R1：不炼大模型，改代码也能修好 Agent

alex_verem · x · 2026-08-06

上海交通大学团队提出了名为 Harness-R1 的系统，证明了修复失败的 AI 智能体不一定要重新训练更大的模型，而是可以通过修改其外部的“接线”（运行时代码）来实现。

研究团队没有改动智能体本身的权重，而是单独训练了一个 90 亿参数的“框架工程师”模型。当智能体出现误用工具、丢失状态或重复报错时，问题往往出在提供上下文和验证动作的代码上。该工程师模型会读取并诊断失败轨迹，随后编写可执行的代码补丁来修改运行时环境。