YC Paper Club 深挖 Agent Harness:同一模型换好 Harness 分数从 30% 到 95%

Y Combinator · youtube · 2026-09-07

Y Combinator 举办 Paper Club 圆桌,主题是被轻视为「提示词工程」的 harness 研究。核心论点:同一批模型权重在 ARC-AGI 上只得 30%,配合更好的 harness 可达 95%,因此 harness 应被视为真正的研究方向,并尽量做得更有表达力。

三大内容板块:

自我改进 harness:Seth Karten 介绍 Prime Agent——一个自我改进的 RLM harness;讨论上下文作为 L1/L2/L3 缓存的类比、从图灵机到冯·诺依曼计算机的架构映射、agent 间消息传递,以及 ARC-AGI 与 Emulator Bench/GPU kernel 上的结果。
本地个人 AI:Jon Saad-Falcon 展示 OpenJarvis,在个人设备上跑本地模型。讨论本地模型落后程度、个人 AI 栈的五个原语、用云端模型优化本地栈,宣称比云端便宜 800 倍。
YC 内部工作 agent:Josh France 与 Regan Bell 介绍 QM——YC 为每位员工打造的工作 agent harness,回顾内部 agent 历史、OpenClaw 与 50 个 agent 舰队、把「大脑」移出沙箱、让 agent 自选沙箱与模型、用「grind 工具」给目标设预算,以及 agent 不理解社交语境的问题。

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