Harness 适配器：为每个 Agent 框架单独训 LoRA,实测 1350 次会话仅花 5 美元
LysandreJik · x · 2026-11-06
Liquid AI 的 Lysandre 分享了他们在「让模型更好地适配 agent harness」上的最新进展：harness adapters——在实际要用的 agent harness 内用 RL 训练的小型 LoRA。
核心思路：同一个基座模型在不同工具、提示词和控制流下表现差异很大，与其让一套权重在所有环境里都最优，不如为每个环境(pi、opencode、hermes 等)专门微调一小部分参数。
早期结果不错：在 held-out 任务上，加 adapter 后工具调用次数比基座模型更少，同时保持或提升准确率。由于是 LoRA,运维成本也很低——一次 LFM2.5-24B-A2B 实验中，在单张 H200 上 1 小时内跑了 9 个 checkpoint 共 1350 个 agent 会话，总计约 5 美元。
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