Google 开源 Harness²：递归优化 Agent 框架最高涨 11.5 分
Saboo_Shubham_ · x · 2026-10-18
Google Research 开源了 Harness²（Apache-2.0），一个面向开放世界的「递归 Agent Harnessing」即插即用框架，已获 1.8k star。Harness 指让模型成为 agent 的外围系统：prompt、工具、记忆、技能与编排；Harness² 在冻结模型权重的前提下做两层递归优化：
- 任务级递归：通过对比式的 Propose–Probe–Compose 流程迭代改进当前任务的执行 harness——提出修改、在同一任务上探测效果，再依据执行间的行为差异组合出更优 harness，无需真实标注反馈。
- Harnessing 级递归：维护一个持久的「改进 harness」，沉淀各任务中被采纳的 harness 与有依据的经验教训，指导后续优化。
在三个专业 benchmark 与四种模型-harness 配置上，单步 Harness² 即可使 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 超越各自基线 harness：WorkBuddy-Bench 最高 +11.5 分、JobBench +4.5 分、LAB 部分通过率 +11.8 个百分点；加大任务级递归预算还能进一步提升。发布版本支持并行/串行递归、OpenCode 与 Codex 执行器，以及 JobBench、LAB、WorkBuddy-Bench 三个基准。
所属事件:谷歌开源 Harness²：不改权重让 Agent 自我优化(6 条相关)→
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