LongHorizon-Harness: Advancing Long-Horizon Agents for Real-World Tasks
LongHorizon-Harness：将长期执行重构为任务状态管理问题，大幅提升长程代理性能
🧭 长期任务代理 · 任务状态管理 ★ 深度解读
DreamX Team, Alibaba Group
通过管理-执行-审计（MEA）循环显式维护任务状态并独立审计，在 WeaveBench 上将完成率从 51.8% 提升至 80.7%
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商搜索/推荐的多步代理任务（如复杂购物助手、多轮商品对比）中，可引入 MEA 架构：经理根据用户意图分解子任务，执行器在干净上下文中完成（如检索、对比），审计员独立验证执行结果，防止错误累积导致后续决策偏离。
- 显式任务状态与执行上下文分离的技巧，能有效避免长对话/操作历史带来的上下文遗忘问题，适合需要维护用户画像、购物车等中间状态的对话式推荐代理。
- 独立审计机制可应用于广告投放优化、商品批量上架等需多步验证的业务流程，确保每一步操作结果符合预期后才更新全局状态，提升流程可靠性。
- AgentAdapter 的设计表明可以通过轻量适配层统一接入不同的 LLM 或工具后端，便于在生产中灵活切换模型和底层执行引擎。