Harness Self-Evolution for Long-Horizon Terminal Agents
长程终端智能体的 Harness 自进化框架
🧭 Agent 执行脚手架自优化
Tencent HY LLM Frontier · Indiana University · University of Maryland, College Park · University of Georgia · National University of Singapore
固定模型权重，通过成功/失败对照轨迹与运行时监控证据迭代改进 agent harness，提升任务可靠性与成功率
📌 工作参考价值（4 点）
- 建立 agent 运行时监控，不只记录模型轨迹，还记录 harness 执行事件（命令执行、反馈、上下文裁剪、完成判定），与任务成败标签关联，定位系统性问题。
- 选取“同一配置下既有成功又有失败”的任务作为诊断单元，用成功轨迹作免费参考，无需人工标注即可发现可靠性缺口。
- 维护一份 Harness Handbook，把失败证据映射到源码与行为，便于跨任务复用问题模式；优先优化共享机制而非单点 patch。
- 引入候选 harness 变更前先做行为校验和重复评测，通过后再迭代；固定模型权重、只改执行层，对生产系统风险更低。