Google 发布 Harness^2 递归自改进智能体框架论文
先了解这件事
2026年10月15日，X 平台账号 Elvis Saravia（DAIR.AI）发布消息称，Google 一篇论文提出 Harness^2，用于为开放世界任务构建可递归自我改进的智能体 harness。据该消息，该方法在测试时对当前任务提出多种 harness 修改并相互比较，保留效果最好的组合，再把经验更新到第二个 harness 供后续任务使用，且不依赖验证器。结果显示，其在 WorkBuddy-Bench、JobBench 和 LAB 上提升了 GLM-5 与 Gemini 3.5 Flash 的所有测试配置；并行运行五个候选修改在 WorkBuddy-Bench 上再增加 2.9 至 3.9 分；同一比较中记忆基线 ReasoningBank 在编码任务上比基础 harness 低最多 6.6 分。论文链接为 arxiv.org/abs/2610.14224。上述内容均来自该 X 帖的转述，尚未见其他独立来源跟进。
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- Elvis SaraviaGoogle 论文提出 Harness^2 递归智能体 harness 方法
Google 一篇论文提出 Harness^2，用于为开放世界任务构建可递归自我改进的智能体 harness。该方法在测试时对当前任务提出多种 harness 修改并相互比较，保留效果最好的组合，再把经验更新到第二个 harness 供后续任务使用，且不依赖验证器。结果显示其在 WorkBuddy-Bench、JobBench 和 LAB 上提升了 GLM-5 与 Gemini 3.5 Flash 的所有测试配置，并行运行五个候选修改在 WorkBuddy-Bench 上再增加 2.9 至 3.9 分；同一比较中记忆基线 ReasoningBank 在编码任务上比基础 harness 低最多 6.6 分。论文链接为 arxiv.org/abs/2610.14224。
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