Google Research 推出 harness²:固定模型下对 agent 框架做自我改进
LangChain · x · 2026-10-19
Google Research 发布 harness²,提出在模型固定不变的前提下,对 agent 的 harness(脚手架/框架层)进行类似 RSI(递归自我改进)的优化,作者称之为 "harnessing"。
LangChain 的 Sydney Runkle 转发并指出,这个过程其实与社区熟悉的 hill climbing(爬山法)或 continual learning(持续学习)是同一回事,并在推文线程中展开更多细节。
所属事件:谷歌开源 Harness²：不改权重递归优化 Agent 外围系统(8 条相关)→
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