南大等提出 Harness 持续学习：基座冻结，智能体靠脚手架进化
jiqizhixin · x · 2026-09-06
南京大学与伍伦贡大学提出 Harness Continual Learning（HCL）框架，把持续学习的研究对象从模型参数转移到模型外围的脚手架（harness）上。
- 核心转变：Agentic AI 时代基座模型通常被冻结，智能体行为通过更新 harness 中的工具、工作流、路由策略、记忆与技能而改变。
- 形式化定义：在基座模型冻结的前提下，智能体沿连续交互序列更新部署的 harness，在获得新行为的同时保留此前可靠的行为，避免「灾难性遗忘」的 harness 版本。
- 意义：作者称这是首个系统性地把持续学习定义扩展到模型参数之外的框架，将 harness 演化确立为一个新的研究对象。
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