Meta等新论文：分支化自优化让Agent Harness精度大增
rohanpaul_ai · x · 2026-10-04
Meta、杜克大学与加州大学的论文提出把 Agent Harness 的自优化搜索拆成多个专用分支：
- Harness 指 LLM 外围控制工具、检索与自检的代码；此前的 Meta-Harness 用固定题集迭代重写，容易陷入单一路径的局部最优。
- 新方法让每个分支保留自己更擅长解决的题目，并记录各自的「什么有效」笔记——数学任务中一个分支学会验证答案，另一个学会写完整推导。
- 部署时用 router 为每个任务选择最合适的分支头。
- 结果：在 Gemini 3 Flash 上，Olympiad 级数学准确率从 46.0% 升到 62.0%（相对提升 34.8%），Terminal-Bench 2.0 提升 11.6%，SWE-bench Lite 提升 3.8%，全部 4 项测试胜过 Meta-Harness。
实践启示：自动调优 agent 时，与其押注单一 harness，不如维护多个各有所长的专用 harness 并按任务路由。
所属事件:Meta等提出分支化自优化方法大幅提升Agent Harness性能(2 条相关)→
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