MIT 论文:极简 agent 循环靠「历史即变量」胜过专用记忆系统
rohanpaul_ai · x · 2026-10-07
- MIT 新论文《Harness as a Language》提出 JAZ 框架:让 agent 把自己的 prompt 和完整历史当作可搜索、可传递给子 agent 的代码变量,而不是手动复制上下文。
- 常见做法是给 agent 外挂长期记忆(如 Letta)或自我改进系统(如 ACE),这些额外系统增加成本,且任务不匹配设计时容易失效。
- JAZ 只保留最简循环:模型写 Python、把自身作为子 agent 调用,并以引用方式传递 prompt 与历史,避免信息丢失。
- 实验结果:在需要回溯 50+ 早期任务事实的 StuLife 任务上,JAZ 达 69.9%,高于 Letta 的 61.8%,且成本不到一半;在 417 个 AppWorld 任务上跨任务自我改进,JAZ 完成 74.2% vs ACE 的 69.9%,成本同样更低。
- 结论:一个表达能力足够的极简 harness,可以在更低成本下击败专门构建的记忆与自我改进系统。
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