HarnessBridge: Learnable Bidirectional Controller for LLM Agent Harness
HarnessBridge：面向 LLM Agent 的可学习双向控制器
🧭 Agent 交互接口 · 可学习 harness 优化 ★ 深度解读
University of California, Los Angeles
将 Agent 与环境的交互接口参数化为可学习的双向投影，通过指令微调轻量模型，在提升任务成功率的同时大幅降低 token 消耗和轨迹长度。
📌 工作参考价值（4 点）
- 可学习的交互策略：Harness 不再靠人工规则，可用轻量模型学习观察压缩和动作拒绝策略，适用于电商客服 Agent、多步推荐交互等长周期对话场景，减少无效交互和上下文膨胀。
- 双向投影设计：Observation Projection 保留关键信息、压缩冗余、丢弃无关内容，并维护 active-state index，可直接复用到复杂 Agent 的上下文管理中；Action Projection 通过轨迹证据拒绝无效动作并给出改进建议，可提升如工具调用、搜索 API 交互的效率。
- 轻量模型的控制器模式：用 0.8B 模型控制 35B+ 生成器，推理开销仅约生成器的 7%，该模式在成本敏感的电商 Agent 部署中极具参考价值，可用小模型做交互仲裁。
- 统一指令微调范式：将观察压缩与动作校验统一为条件生成任务，采集带约束的轨迹数据，可泛化到不同生成器，适合需要快速适配不同 LLM 后端的推荐或对话系统。