开源框架 Gear 不换模型只进化 harness,三项基准通过率最高涨 13 分
Pale-Training-6944 · reddit · 2026-11-05
- 作者发布开源(MIT)框架 Gear:不换模型,而是自动优化 agent 的 harness——指令、工具、skills、工作流、上下文管理——在你定义的基准上做进化。
- 机制:Meta agent 读取执行轨迹与评估反馈,提出候选 harness 改动,Gear 评估候选并只保留胜出者;循环为 Diagnose → Evolve → Evaluate → Promote,可限制其能改哪些组件。
- 结果(同一模型 GPT-5.6 Luna medium):AutomationBench Marketing 通过率 27.0%→40.0%;Support 17.0%→25.0%;Terminal-Bench 2.1 52.8%→62.9%。
- v0.2.2 支持用 Python 自定义诊断与候选生成逻辑;README 有优化前后真实任务回放动画。仓库:rsi-gear/gear。
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