Google Research lässt Agenten ihre eigene Harness selbst verbessern – ohne Ground-Truth-Feedback

Harness2 by Google Research – Recursive Agent Harnessing

Harness² von Google Research ist ein Plug-and-Play-Framework für rekursives Agent Harnessing in einer offenen Welt, bei dem Model-Gewichte unverändert bleiben. Auf Aufgabenebene verfeinert ein Propose–Probe–Compose-Schritt die Ausführungsharness durch kontrastive Verhaltensvergleiche statt Ground-Truth-Feedback; auf Harnessing-Ebene sammelt eine persistente Improvement-Harness übernommene Harnesses und belegte Lehren für künftige Aufgaben. Ein einzelner Schritt bringt bis zu 11,5 Punkte auf WorkBuddy-Bench und 11,8 Prozentpunkte auf LAB.