先了解这件事
Google Cloud AI Research 开源了 Harness2 框架,采用 Apache 2.0 协议,支持 OpenCode 和 Codex。该框架通过调整提示词、记忆、工具指导、Skills、子智能体等组件,让 AI Agent 改进自身执行方式,而不修改模型权重。其 Propose–Probe–Compose 机制分为任务级和 Harness 级递归。官方实验显示,仅一步优化在 WorkBuddy-Bench 提升 11.5 分、JobBench 提升 4.5 分、LAB 部分通过率提高 11.8 个百分点。项目为研究性质,并非谷歌官方支持的商业产品;仓库提醒当前执行器默认允许网络访问,Codex 执行器会关闭沙箱。
AI 根据公开报道生成
事件进展
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- 来源：阿里云开发者社区 AI
报道与讨论时间线
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10月21日
阿里云开发者社区 AI
Google Research 开源 Harness²：不改模型权重让 AI Agent 持续进化
Google Research 开源 Harness²，采用 Apache 2.0 协议，支持 OpenCode 和 Codex，通过调整提示词、记忆、工具指导、Skills、子智能体等组件让 Agent 改进自身执行方式，而不修改模型权重。其 Propose–Probe–Compose 机制分任务级和 Harness 级递归，官方实验在 WorkBuddy-Bench 最高提升 11.5 分、JobBench 提升 4.5 分、LAB 部分通过率提高 11.8 个百分点。项目为研究性质、非谷歌官方支持的商业产品，仓库提醒当前执行器默认允许网络访问、Codex 执行器会关闭沙箱。
阿里云开发者社区 AI
Google Research 开源 Harness²：不改模型权重让 Agent 自我改进
Google Research 开源研究项目 Harness²，通过调整提示词、记忆、工具指导、Skills、子智能体等组件让 Agent 改进自身执行方式，而不修改模型权重。项目采用 Apache 2.0 协议，支持 OpenCode 和 Codex，默认使用 OpenCode，官方说明其并非谷歌商业产品。官方实验显示，仅一步优化在 WorkBuddy-Bench 提升 11.5 分、JobBench 提升 4.5 分、LAB 部分通过率提高 11.8 个百分点，但递归探索会增加模型调用与执行成本，仓库也提醒执行器默认允许网络访问、Codex 执行器会关闭沙箱。
10月20日
阿里云开发者社区 AI
Google Research 开源 Harness²：不改模型权重让 AI Agent 持续进化
Google Research 开源 Harness²，它不修改模型权重，而是通过调整系统提示词、记忆、工具指导、Skills、子智能体等八类组件，让 Agent 根据执行反馈改进自身工作方式。项目采用 Apache 2.0 协议，支持 OpenCode 和 Codex，默认使用 OpenCode，官方说明这是研究项目而非商业产品。其 Propose–Probe–Compose 机制通过候选方案执行同一任务的行为差异寻找改进方向，官方报告称仅一步优化在部分实验取得最高增益，但递归探索会带来额外模型调用与执行成本。
钛媒体 · AGI
Edge AI Daily 早报：Anthropic 450 亿美元算力交易与亚马逊 TorchNeuron
Anthropic 正洽谈第二笔约 450 亿美元算力交易，涉及西弗吉尼亚 Monarch 园区 460 兆瓦设施与英伟达 Vera Rubin 芯片。AWS 同日发布开源工具 TorchNeuron，改一行配置即可把 PyTorch 代码从英伟达 GPU 迁至 Trainium2 与 Trainium3，以 Apache 2.0 开源并于 10 月 20 日公测。谷歌还开源运行期脚手架 Harness²，不改权重即让 GLM-5 在 WorkBuddy-Bench 上从 64.2 分升至 75.7 分。
10月18日
MarkTechPost
Google 开源递归智能体框架 Harness²
Google Cloud AI Research 开源了 Harness²，这是一个在部署阶段改写智能体 harness（提示词、工具、记忆、技能与编排）的递归框架，模型权重保持不变。单步优化在 3 个基准的 4 种模型与 harness 组合上均有提升，其中 GLM-5 在 OpenCode 下于 WorkBuddy-Bench 从 64.2 升至 75.7（+11.5 分），最弱的 GLM-5 在 Codex 下于 JobBench 仅提升 1.2 分。框架版本 0.1.0，采用 Apache-2.0 许可，运行需 Linux、Python 3.12 或 3.13 与 uv，模型调用通过 Vertex AI。
邵猛
Google Research 开源 Harness² 递归智能体框架
Google Research 开源 Harness²，用 Propose–Probe–Compose 对比式改进环替代分数反馈，在没有 ground-truth 验证器的开放任务上在线优化智能体 harness。k=1 单步、编辑器为 Claude Opus 4.8 时，GLM-5 在 WorkBuddy-Bench 上从 64.2 升至 75.7（+11.5），在 LAB 部分通过率上从 59.6 升至 71.4（+11.8）。为 Gemini 精炼的 harness 迁移到 GLM-5 的 Code 子集带来 +17.3，并胜过 Claude Code、Codex 固定生产 harness 4.6–5.8 分。
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