谷歌开源 Harness²：不改权重递归优化 agent 框架，最高提升 11.8 点
dr_cintas · x · 2026-10-18
Google Research 开源了 Harness²，一个面向开放世界的「递归 agent harnessing」即插即用框架，模型权重保持固定。
核心思路：harness 是让模型成为 agent 的外围系统（提示词、工具、记忆、技能、编排等），Harness² 将其组织为 8 个组件：System prompt、Guardrails、Memory、Tool guidance、Subagents、Skills、Scripts、Plugins。
两层递归：
- 任务级递归：通过对比式 Propose–Probe–Compose 步骤为当前任务精炼执行 harness——提出修改、在同一任务上探测效果、根据执行间的行为对比合成精炼后的 harness，无需真实反馈。
- Harnessing 级递归：把各任务中被采纳的 harness 与有证据支撑的经验存入持久的 improvement harness，指导未来精炼。
效果：在三个专业基准、四种模型-harness 配置上，单步 Harness² 即让 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 超过各自基础 harness——WorkBuddy-Bench 最高提升 11.5 点、JobBench 提升 4.5 点、LAB 部分通过率提升 11.8 个百分点，增加递归预算可带来更多收益。支持并行与串行递归、OpenCode 与 Codex 执行器。
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