Google відкрила вихідний код Harness2 — фреймворку для рекурсивного керування агентами
MarkTechPost·6 хв читання
Google Cloud AI Research оприлюднив у відкритому доступі Harness². Це рекурсивний фреймворк для роботи з агентами, який покращує код і файли навколо замороженої моделі. Для розробників ідея проста: ваш агент може стати кращим без покращення самої моделі.
Коротко
Розмір: Фреймворк, а не модель. Навчено 0 параметрів; 8 редагованих компонентів оболонки. Версія 0.1.0.
Працює на: Linux із Python 3.12 або 3.13 та uv. Виклики моделей здійснюються через Vertex AI. Вимоги до GPU: не розкрито.
Продуктивність: 1 крок уточнення покращив усі 4 конфігурації моделей і оболонки на всіх 3 бенчмарках.
Найкращий результат: GLM-5 під OpenCode зросла з 64.2 до 75.7 на WorkBuddy-Bench (+11.5 бала).
Найгірший результат: GLM-5 під Codex додала лише 1.2 бала на JobBench (з 23.6 до 24.8).
Що таке Harness²?
Harness² — це модульний фреймворк від Google Research, який уточнює оболонку агента під час розгортання. Оболонка — це все, що оточує модель: підказки, інструменти, пам’ять, навички та оркестрація. Робота з оболонкою — це процес оптимізації цієї системи. Ваги моделі ніколи не змінюються.
Цільовий сценарій — відкритий світ. Завдання надходять без попереднього ознайомлення, і жоден верифікатор не повідомляє, чи є відповідь правильною. Дослідницька команда стверджує, що більшість методів самовдосконалення передбачають наявність міток або тестових випадків. Harness² створено для роботи без них.
Вони охоплюють формування контексту, інтерфейс інструментів, делегування та поведінку всередині циклу роботи з інструментами. Ця структура розширює поділ на 7 файлів із попередньої роботи Agentic Harness Engineering на 1 компонент.
Як працює рекурсивна робота агента з оболонкою?
Фреймворк запускає два пов’язані рівні рекурсії:
Рекурсія на рівні завдання використовує контрастивний етап Propose, Probe, Compose. Спочатку агент один раз виконує завдання з базовою оболонкою. Потім редактор пропонує 2 варіанти. Інваріантний варіант спрямований на загальні проблеми агентів, як-от планування або використання інструментів. Доменний варіант націлений на знання та процедури для поточного домену. Обидва варіанти запускаються на тому самому завданні. Компоновник порівнює їхні траєкторії з еталонною та залишає лише ті зміни, які підтверджені спостережуваною поведінкою.
Рекурсія на рівні оболонки відбувається після кожного завдання. Рефлектор зберігає прийняту оболонку та файл EXPERIENCE.md із висновками. Ця бібліотека спрямовує майбутні пропозиції. Кожне нове завдання все одно починається з базової оболонки.
Бюджет k масштабує пошук. У паралельному режимі перевіряються k інваріантних і k доменних варіантів, після чого створюються k композицій. У послідовному режимі ланцюжком виконуються k кроків уточнення.
Дослідницька команда протестувала 3 професійні бенчмарки: WorkBuddy-Bench, JobBench і LAB від Harvey. Виконавцями були Gemini 3.5 Flash і GLM-5 під OpenCode та Codex. Типовим редактором був Claude Opus 4.8. Результати є середніми значеннями за 3 запуски.
Більше виграли слабші виконавці. Після 1 кроку GLM-5 випередила базову Gemini 3.5 Flash на WorkBuddy-Bench. Паралельна рекурсія за k=5 підняла результат Gemini під OpenCode до 80.8 на WorkBuddy. На WorkBuddy-Bench у 3 із 4 конфігурацій також використовувалося менше кроків на завдання. У Gemini під OpenCode цей показник знизився з 25.4 до 21.9.
Як це порівнюється з іншими методами роботи з оболонкою?
Для запусків із моделлю потрібні Node.js 20+, Google Cloud CLI та проєкт Vertex AI. Для LAB потрібні Pandoc і Poppler. Для WorkBuddy-Bench потрібен Docker. За замовчуванням виконавцями є OpenCode або Codex із --substrate cx.
Основні висновки
Harness² переписує оболонку агента під час тестування; ваги залишаються замороженими.
1 крок підвищив результат GLM-5 на WorkBuddy-Bench на 11.5 бала.