Recursive Agent Harnesses
递归智能体框架：以完整工具集为递归单元的长上下文推理
🧭 Agent 架构 · 长上下文推理 · 代码即行动 ★ 深度解读
PricewaterhouseCoopers, U.S.
将递归单元从裸模型调用升级为完整 agent harness，在长上下文推理上超越 coding agent 和 RLM，代码生成子 agent 并行处理。
📌 工作参考价值（4 点）
- 用代码脚本生成子 agent 替代工具调用并行限制：当需要处理大量独立条目（如千级商品描述分析）时，由父 agent 生成 asyncio 并行脚本，绕过 API 并行调用上限，可应用于电商批量商品属性提取或用户评论汇总。
- 递归单元配备完整文件系统与执行环境：每个子 agent 拥有独立的上下文窗口和工具（read_file、grep、execute 等），避免共享状态干扰，适合多文档聚合任务（如合同审查、多源数据抽取），可直接用于客服历史或物流文档分析。
- 模式可组合：代码路径处理海量条目，工具调用路径处理少量任务：根据条目数自动选择策略（少于5个用 JSON tool call，否则用代码执行），兼顾效率与灵活性，推荐系统中对候选池做细粒度推理时可借鉴。
- 递归深度可配置且架构与模型解耦：沿用 GPT-5 到 Claude Sonnet 均显著提升，表明 harness 设计本身带来增益，从业者可在现有模型基础上仅升级编排逻辑而无须换模型。