Verify Smarter, Evolve Further: Efficient Harness Evolution through Behavior-Aware Verification
更智能验证，更深远进化：通过行为感知验证实现高效 Harness 进化
🧭 Agent 自进化 · 行为感知验证 ★ 深度解读
School of Data Science, Fudan University · Shanghai Key Laboratory of Data Science · College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University
提出预算感知的 HARNESSLENS 框架，用行为相关任务和可归因证据门控筛选候选修改，显著提升 harness 进化样本效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 评估候选修改时，不要用固定验证集评估所有候选；根据候选意图选择相关任务（supporting trajectories + 相关目标/工具），使信号不被无关任务稀释，回归检测更敏感。
- 采用可归因证据门控：要求观察到的改进能归因到具体行为变化（如 recovered / stable success），仅聚合指标提升不足以接受修改，避免噪声导致接受有害修改。
- 预算感知控制器：设定总交互预算，每次迭代前检查是否能覆盖完整验证+确认轮次，否则停止，避免评估不充分。
- 轨迹诊断与经验复用：把每次 rollout 轨迹转化为可复用经验和缺陷，支持后续候选生成和验证，提高样本效率。