HarnessOpt-Bench 论文发布：评估 LLM 自动优化智能体框架的能力
alex_verem · x · 2026-08-08
arXiv 发布新论文提出 HarnessOpt-Bench，这是一个全新的基准测试，专门用于评估大语言模型（LLM）在端到端智能体框架（Harness）优化任务中的表现。
论文指出，LLM 在智能体系统中的表现不仅取决于模型权重，还高度依赖于提示词、工具、控制流和编排代码等外部框架。该基准要求优化器模型（LLM）在固定的评估预算内，通过迭代修改目标智能体的种子框架来提升其性能。
实验在 4 个下游任务中对 5 个前沿 LLM 进行了 111 次评估，结果表明：不同优化器模型之间的能力差异，比它们所使用的编码框架差异更为显著。
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