HarnessVLN: Unifying Training-Free Embodied Navigation through an Agent Harness
HarnessVLN：统一免训练具身导航的 Agent Harness 框架
🧭 具身导航 · 训练免 Agent 框架
Nanjing University · AGIBOT · Tsinghua University
提出训练免的 Agent Harness 框架，通过统一工具接口、三重验证与时空图记忆，统一指令跟随与物体目标导航并刷新 SOTA
📌 工作参考价值（4 点）
- 统一工具接口与 Harness 分层：将感知、检索、接地、执行等封装为工具，由 Harness 统一校验、派发、更新，可复用到电商 Agent 中，把商品召回、意图识别、策略执行等模块解耦为工具，降低切换模型/场景的成本。
- 规划结果的多重验证：在派发动作前用空间证据、几何可行性、子目标一致性做校验，可借鉴到搜索广告投放 Agent：对出价、选品、文案等 proposal 做规则/模型校验，减少无效执行与资源浪费。
- 分层事件记忆与持久时空图：将任务进度、执行历史、失败标注沉淀为结构化图，类似用户 session 内的行为轨迹 + 商品关系图，可用于推荐/对话 Agent 的状态追踪、失败恢复与增量证据累积。
- 可替换 Navigation Executor：把高层计划与底层执行解耦，同一 Harness 协议可跨模拟器与真机迁移，可借鉴到推荐实验平台：策略层统一，执行层适配不同流量/线上环境。