Harness²:免训练让 Agent 自我改写工作框架，分数提升 34.7 分
Prompt Engineering · youtube · 2026-10-24
Google Cloud AI Research 与西北大学的 Harness² 框架允许 AI agent 为每个新任务重写自己的 harness——包括 prompt、skills、脚本、subagent 和控制循环 hook——无需重新训练模型。视频作者系统讲解了这套方法：
- 核心思路：传统一刀切 harness 是性能瓶颈，Harness² 让 agent 在没有标准答案的情况下自我进化
- Propose–Probe–Compose 验证循环：提出修改、探测验证、再组合，配合双层递归结构
- 经验库：跨任务积累可复用的 harness 改进
- 效果：配图显示 Harness² Evolved 达 77.8 分，相比默认 harness(43.1)与单层自编辑(60.4)显著提升，作者称对比 Claude Code 和 Codex 有优势，也讨论了该方法的失效场景与 agent 风险
论文：arxiv.org/abs/2610.14224，代码已在 GitHub 开源(google-research/harness2)。
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