北大与谷歌提出 Harness-Zero:把 Agent 框架蒸馏进模型权重
AxSaucedo · x · 2026-09-28
北京大学、Google 与 HKUST 研究者发布论文《Harness-Zero: Harness Distillation via Agent-as-Harness》，提出 agent harness 蒸馏的新思路。
核心问题：外部 harness（编排系统）能大幅提升 agent 表现，但收益被绑定在部署时的 harness 上。最优 harness 因领域、任务、模型而异，通用 agent 要么忍受次优共享 harness，要么在众多专用 harness 间路由。
方法：以领域/实例优化的 harness 作为训练期指导，通过 agent-as-harness 方式，让一个 harnessing agent 在目标 harness 的动作空间中先修正学生模型的响应，将 harness 的指导转化为训练示范；对生成轨迹微调后，专用 harness 在部署时即可移除，收益内化进模型权重。
实验结论（覆盖知识工作、工具使用、科学领域）：
- 前沿 LLM 使用同一进化 harness 时，agent-as-harness 优于 code-as-harness；
- 移除专用 harness 后，蒸馏后的模型仍能保留其增益。
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