Google Harness²让智能体递归自改进:不改权重性能最高提升11.8%
burny_tech · x · 2026-10-21
Google 提出 Harness²(Recursive Agent Harnessing for an Open World),针对两个痛点:框架(harness)优化通常缺乏真值反馈时难以适配新任务;且针对单一任务的改进很少能迁移到其他任务。
Harness² 引入两层递归自改进:
- 第一层:针对当前任务,对 agent 的提示词、工具和工作流提出、测试并组合修改
- 第二层:把实验中的经验教训存储下来,用于改进未来的框架修改
实验结果:在 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 上,不更新模型权重的情况下,WorkBuddy-Bench 最高提升 11.5%,JobBench 提升 4.5%,Legal Agent Bench 提升 11.8%。
所属事件:Google 开源 Harness² 递归自改进智能体框架(4 条相关)→
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