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今天的这篇的主题是：
Self-Harness: Harnesses That Improve Themselves
Summary
Based LLM-based agent（基于大语言模型的智能体）的性能受其基座模型以及协调其与环境交互的框架/驾驭系统（harness）共同塑造。由于不同的模型表现出截然不同的行为特征，因此有效的 harness 设计本质上是需要针对特定模型定制的。然而，智能体 harness 至今在很大程度上仍由人类专家手动工程化构建，随着现代 LLM 日益多样化且快速迭代，这种范式在扩展性方面表现极差。
在本文中，我们提出了 Self-Harness——一种全新的范式，在此范式下，基于 LLM 的智能体可以在不依赖人类工程师或更强外部智能体的情况下，自我改进其运行 harness。我们将 Self-Harness 实例化为一个包含三个阶段的迭代循环：
弱点挖掘（Weakness Mining）：从执行轨迹中识别特定模型的失败模式；
Harness 方案提出（Harness Proposal）：生成与这些失败紧密相关的、多样化且最小化的 harness 修正方案；
方案验证（Proposal Validation）：仅在通过回归测试后才接受候选的修改。
我们在 Terminal-Bench-2.0 上使用一个极简的初始 harness 以及来自不同家族的三款基座模型（MiniMax M2.5、Qwen3.5-35B-A3B 和 GLM-5）对 Self-Harness 进行了实例化评估。在这三款模型上，Self-Harness 均一致提升了性能，保留测试集（held-out）的通过率分别从 40.5% 提升至 61.9%、从 23.8% 提升至 38.1%，以及从 42.9% 提升至 57.1%。
定性分析进一步表明，Self-Harness 并不仅仅是添加通用的指令，而是有效地将特定模型的弱点转化为具体、可执行的 harness 改动。这些结果表明，基于 LLM 的智能体不仅能被其 harness 塑造，还能开辟一条参与重塑自身 harness 的演进路径。
原文链接：arxiv.org
