System One 决策模型正重塑自定义 Agent Harness,CLM 速度达 Jev 9 倍
_AustinCalvert_ · x · 2026-09-26
DAIR.AI 的 Omar 引发讨论:自建 agent harness 迎来新一波「System One」决策模型红利。这类小模型专为 harness 中的高频小决策服务——选哪个模型、放行哪个工具调用、答案是否够好——省去每次都调大模型的成本。
要点:
- 新一波代表:继 TypeSafe AI 的 Jev(用 RLCD 训练,接收情境+预定义问题,返回带概率的类型化决策)之后,又出现 Contrastive Language Model(CLM)
- CLM 比 Jev 快 9 倍,在长时程任务上似乎是更好的验证器;两者路线不同:CLM 用对比方式嵌入情境与候选动作、按相似度排序选择,Jev 则走校准决策的强化学习
- 自建 harness 的动机:掌控智能栈、System One+System Two 组合比单靠一类模型更可靠、agent 更个性化与主动、每 token 榨出更多价值
- 附带 DAIR.AI Academy 教程:在 Pi SDK 上用 Jev 构建自定义 harness,实现模型选择、风险工具调用拦截与自检
- 作者预期前沿实验室会推进 decision models 并提供更好的定制工具
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