Harness Engineering for Software Engineering via Modular Executable Dev-Primitives
通过模块化可执行开发原语进行软件工程智能体框架设计
🧭 Agent 多智体协作与模块化架构
University of Illinois Urbana-Champaign · The Pennsylvania State University
提出 Dev-Primitives 与 HERMES，用依赖感知动态激活的模块化 LLM 原语降低长程软件工程任务的上下文爆炸与语义漂移
📌 工作参考价值（4 点）
- 将电商推荐/搜索 Agent 流水线拆分为多个“原语”模块（召回、排序、创意生成、知识检索等），每个模块携带小型 resident LLM，提供自然语言接口与局部自我修改能力，避免单体 Agent 的上下文爆炸。
- 借鉴依赖感知动态激活：根据任务依赖图只唤醒相关模块，例如商品类目变更时仅激活商品理解与召回模块，而非加载完整系统上下文。
- 引入执行证据回流的诊断机制：将线上指标、bad case、日志等作为证据映射到需要修改的具体模块，进行局部微调或策略调整，降低全链路重训练成本。
- 采用异构 LLM 分层：强模型（如 GPT-5 级）负责全局激活与诊断决策，便宜小模型（如 Qwen3-8B）配置在模块内部执行局部修改，在保持效果接近的同时减少推理成本。