以更多任务铸就更优 Harness：基于逐级规模竞速的 Agentic Harness 演化
英文标题：Forging More Tasks into Better Harnesses: Agentic Harness Evolution via Successive Scale Racing
本文探讨了利用任务执行经验优化智能体指令、工具及控制流的 Agentic Harness 演化范式。尽管直觉上增加演化任务数量理应能提升模型性能，但研究揭示了任务规模扩展过程中存在的反直觉悖论。为此，研究提出了基于“逐级规模竞速”（Successive Scale Racing）的机制，探索更高效地将多任务经验锻造为强大 Harness 的方案。该研究为开发者在大规模多样化任务场景下构建更具鲁棒性与自适应能力的 Agent 控制框架提供了重要方法论支持。
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以更多任务铸就更优 Harness：基于逐级规模竞速的 Agentic Harness 演化
arXiv 编号：arXiv:2610.28815v1
公告类型：new
摘要
Agentic harness 演化通过将智能体的任务执行经验作为演化依据，用于优化智能体的指令、工具以及控制流。虽然从直觉上看，引入更多的演化任务理应会改善其性能表现，但我们的初步研究却揭示了一个悖论……
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