Google пусна с отворен код Harness2, рамка за рекурсивно управление на агенти
MarkTechPost·6 мин четене
Google Cloud AI Research пусна с отворен код Harness². Това е рекурсивна рамка за управление на агенти, която подобрява кода и файловете около замразен модел. За разработчиците посланието е просто. Агентът ви може да стане по-добър и без по-добър модел.
Накратко
Размер: Рамка, а не модел. 0 обучени параметъра; 8 редактируеми компонента на рамката. Версия 0.1.0.
Работи на: Linux с Python 3.12 или 3.13 и uv. Изпълненията на модела извикват модели чрез Vertex AI. Изискване за GPU: Не е обявено.
Производителност: 1 стъпка на усъвършенстване подобри всички 4 конфигурации на модела и рамката и в трите бенчмарка.
Най-добър резултат: GLM-5 под OpenCode се повиши от 64.2 до 75.7 на WorkBuddy-Bench (+11.5 точки).
Най-слаб резултат: GLM-5 под Codex спечели само 1.2 точки на JobBench (от 23.6 до 24.8).
Какво представлява Harness²?
Harness² е plug-and-play рамка от Google Research, която усъвършенства рамката на агента по време на внедряване. Рамката представлява всичко около модела: подсказки, инструменти, памет, умения и оркестрация. Управлението на рамката е процесът на оптимизиране на тази система. Теглата на модела никога не се променят.
Целевата среда е отвореният свят. Задачите са неизвестни предварително и няма верификатор, който да казва дали даден отговор е правилен. Изследователският екип твърди, че повечето методи за самоусъвършенстване предполагат наличието на етикети или тестови случаи. Harness² е създадена да работи без тях.
Те обхващат изграждането на контекста, интерфейса на инструментите, делегирането и поведението в рамките на цикъла с инструменти. Структурата разширява разделението на 7 файла от по-ранната работа Agentic Harness Engineering с 1 компонент.
Как работи рекурсивното управление на агенти?
Рамката изпълнява две свързани нива на рекурсия:
Рекурсията на ниво задача използва контрастивна стъпка „Предложи, Провери, Композирай“. Първо агентът изпълнява задачата веднъж с базовата рамка. След това редактор предлага 2 кандидата. Инвариантният кандидат е насочен към общи грешки на агентите, като планиране или използване на инструменти. Домейнният кандидат е насочен към знанията и процедурите за текущия домейн. И двата кандидата се изпълняват върху една и съща задача. Композиторът сравнява траекториите им с референтната и запазва само редакциите, подкрепени от наблюдаваното поведение.
Рекурсията на ниво рамка се случва след всяка задача. Рефлекторът съхранява приетата рамка заедно с файл EXPERIENCE.md с натрупаните поуки. Тази библиотека насочва бъдещите предложения. Всяка нова задача все пак започва от базовата рамка.
Бюджетът k мащабира търсенето. Паралелният режим проверява k инвариантни и k домейнни кандидати, след което създава k композиции. Последователният режим свързва k стъпки на усъвършенстване.
Изследователският екип тества 3 професионални бенчмарка: WorkBuddy-Bench, JobBench и LAB на Harvey. Изпълнителите бяха Gemini 3.5 Flash и GLM-5 под OpenCode и Codex. Редакторът по подразбиране беше Claude Opus 4.8. Резултатите са средни стойности от 3 изпълнения.
По-слабите изпълнители постигнаха по-големи подобрения. След 1 стъпка GLM-5 надмина базовия Gemini 3.5 Flash на WorkBuddy-Bench. Паралелната рекурсия при k=5 повиши резултата на Gemini под OpenCode до 80.8 на WorkBuddy. На WorkBuddy-Bench 3 от 4 конфигурации също използваха по-малко стъпки за задача. Gemini под OpenCode спадна от 25.4 до 21.9.
Как се сравнява с други методи за управление на рамки?
Изпълненията с модел изискват Node.js 20+, Google Cloud CLI и проект във Vertex AI. LAB изисква Pandoc и Poppler. WorkBuddy-Bench изисква Docker. По подразбиране изпълнителите са OpenCode, или Codex с --substrate cx.
Основни изводи
Harness² пренаписва рамката на агента по време на тестване; теглата остават замразени.
1 стъпка повиши GLM-5 с 11.5 точки на WorkBuddy-Bench.
„Предложи, Провери, Композирай“ заменя етикетите от истината с поведенчески контрасти.
Библиотека с поуки пренася подобренията към бъдещи задачи.
Очаквайте допълнителни изпълнения за всяка задача и го тествайте в собствена пясъчника.