谷歌研究团队近日开源了基于Apache 2.0协议的智能体框架Harness²。该框架无需修改模型权重,通过调整系统提示词、记忆、工具指导等8类外部组件,并依托任务级和Harnessing级两层递归机制,实现AI Agent能力的递归式提升。它不要求任务有明确标准答案,经测试,在多个专业任务基准上均能带来性能提升。Harness²提供并行和顺序两种递归方式,以增加测试时的计算量来换取更高的成功率。目前,该框架作为研究项目,支持OpenCode和Codex。实践表明,接入特定模型后,Harness²可显著提升视觉任务的表现。业内专家指出,使用Harness需遵循“模型-Harness-任务匹配”原则,不存在脱离模型的通用最优解。当前,AutoHarness等相关方向仍处于早期阶段,还需解决评估、回滚、安全、成本等诸多现实问题。不过,已有多款相关开源项目落地。
