DAR: Deontic Reasoning with Agentic Harnesses
DAR：基于Agent Harness的按需法规推理
🧭 Agent推理中的法规按需交互 ★ 深度解读
Johns Hopkins University · Télécom Paris · Institut Polytechnique de Paris
提出让LLM按需检索法规的Agent推理框架DAR，揭示Harness仅放大已有能力：前沿模型获益，弱模型退化并消耗更多token。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在需要依据长文档规则（如电商政策、合规条款）进行推理的Agent场景，将规则文件外置，让模型通过grep/sed等工具按需检索关键段落，比一次性全量注入prompt更高效，尤其适合强模型。
- 模型选型启示：仅足够强的基座模型（如GPT-5、Claude）能从工具交互中稳定获益；弱模型在同样的harness下反而性能下降且token消耗倍增（达4×），部署前务必评估基座能力与harness的匹配度。
- Harness设计可借鉴Terminus-KIRA的思路：增加完成校验、防止提前提交、支持观察新信息后修订计划等机制，显著提升多步推理Agent的可靠性，避免模型过早给出错误答案。
- 在工程实现中，需对Agent设置严格的时间与token预算，并监控超时与解析失败；开源模型主要失败于超时（占比达10.6%），合理的资源控制能避免无效算力浪费。