Google Research开源Harness²框架，让AI智能体在固定模型外自我改进提示词和工具

据X News，Google Research开源了一个名为Harness²的框架。它面向AI智能体：底层模型保持不变，由智能体反复修改围绕模型的那一层，包括提示词、工具、记忆、技能和工作流。

按X News的介绍，框架分两个循环运行。一个在单个任务层面提出并测试对这层设置的修改，只保留被验证有效的改动；另一个把成功的经验存下来，留给以后的任务使用。

公布的基准结果中，Harness²让GLM-5在WorkBuddy-Bench上提高了11.5分；另有一项任务在加入一个验证步骤后，得分从43.1升至77.8。代码以Apache 2.0许可证放在GitHub上，附带可直接运行的演示。

以上为X News转述，基准数据为项目方公布，本社未独立核实。