Google Research、モデルの重みを変えずにエージェントを自己改善させるHarness²を公開
Harness2 by Google Research – Recursive Agent Harnessing
Harness²は、モデルの重みを固定したまま、プロンプトやツール、メモリなどエージェントを支える「ハーネス」自体を最適化するフレームワーク。タスクごとにPropose–Probe–Composeで実行ハーネスを洗練させ、その知見を次のタスクへ引き継ぐ二段階の再帰構造を持つ。GLM-5やGemini 3.5 Flashで最大11.5ポイントの改善を報告し、JobBenchやLAB、WorkBuddy-Benchに対応する。
Harness²は、ハーネス設計時に見たことのないタスクにエージェントが遭遇するオープンワールドでの、再帰的エージェントハーネシングのためのプラグアンドプレイのフレームワークである。