HarnessForge: Joint Harness and Policy Evolution for Adaptive Agent Systems
HarnessForge：自适应 Agent 系统的 Harness 与 Policy 联合进化
🧭 Agent 系统 harness–policy 协同进化 ★ 深度解读
Beihang University · Tsinghua University
通过 harness–policy 对协同进化实现 LLM agent 系统的元适应，解决执行结构与推理策略兼容性问题
📌 工作参考价值（4 点）
- 1. 业务 Agent 的联合迭代范式：将电商客服或推荐 Agent 拆解为 Harness（任务分解、工具接口、记忆模块）与 Policy（推理行为），通过故障诊断改进 Harness，再用成功轨迹训练 Policy，闭环提升系统整体兼容性。
- 2. 低成本 Policy 对齐：复用同一批 rollout 数据同时完成 Harness 筛选和 Policy 训练，避免额外数据采集成本，适用于在线业务快速迭代。
- 3. 资源受限下的适配策略：保持基座模型不变，仅训练轻量 LoRA 适配器，使模型对齐不同 Harness 的执行约定，适合在算力有限时动态切换任务范式。
- 4. 多目标 Pareto 筛选机制：在 Harness 候选评估中同时考虑任务效果、token 消耗和延迟，可迁移到推荐 Agent 的架构搜索，平衡收益与成本。