JIT-Agent: Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution
JIT-Agent：以即时 Harness 演化扩展智能体框架智能
🧭 Agent harness 即时生成与演化 ★ 深度解读
LV-NUS Lab
训练 27B 元模型按任务即时生成/修复/演化 agent harness，使普通骨干模型超越更强基线与固定运行时
📌 工作参考价值（4 点）
- 把推荐/搜索 Agent 的执行框架拆成可生成模块：将 memory、planning、action、capability orchestration 四个模块协议化，用一个轻量 meta 模型按任务动态生成 harness，比固定 pipeline 更适配电商场景中深度研究、购物规划、多工具协同等异构任务。
- 三阶段训练闭环可直接复用：先用专家生成合法 harness 做 SFT+偏好对齐，再用失败修复轨迹教模型快速修 bug，最后用 Evo-GDPO 以历史最优为基线做在线偏好优化，保证 reward 提升同时不牺牲 latency/cost。
- 用“reward 提升且效率不退化”硬约束筛选候选：偏好函数同时考虑 reward、latency、cost，避免靠堆 token 换分数；实验显示 JIT harness 在性能提升的同时 token 成本平均降 36%，适合成本敏感的电商/广告 Agent 系统。
- 引入 streaming archive 实现无参数持续进化：线上任务执行后，只有突破 frontier 的 harness 才写入银行，后续任务检索相关历史 harness 作为参考。这种轻量记忆库可迁移为搜索推荐 Agent 的跨任务经验积累。