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香港科技大学 MMSense Lab 的 Visual-Native Agent Harness 通过为图片编号实现跨工具复用，并提出 On-policy Data Evolution（ODE）按 rollout 动态调整出题规则，使 8B 模型八项评测平均准确率从 24.9% 升至 39.0%，该工作获 NeurIPS 2026 接收。
大道不孤。
Anthropic以内部Claude模型为核心的Harness系统仅用3天攻克悬而未决18年的Aaronson-Ambainis猜想，定理与推论已完成Lean形式化，网友推测该模型可能是非公开版Claude Model 4。
钛动科技在广州TGC 2026科技增长大会发布行业首个Pro Agent Navos Pro，以专业、主动、盈利三项能力连接专业模型、数据与Agent Harness，推动AI for Work创造可衡量的商业回报。
AI Agent 能否像研究人员一样，从论文中学习？
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
Google等提出RRSI，通过正则化Agent Harness自我改进中的Proposal与Selection，减少过拟合与复杂度累积，并提升未见基准上的迁移表现、降低Token成本。
南洋理工大学安波团队最新研究指出，Agent Harness的选型应将模型、Harness与任务作为完整配置联合评估，不同任务下最佳组合会变化，原生搭配也未必优于其他可配置Harness。
欧洲开发者 Mario Zechner 开发的极简 Coding Agent Harness Pi 只给模型一个 bash，却在多项 Benchmark 中击败 Claude Code 和 Codex，凭借极简设计和高可扩展性在 2025 年底爆火，团队来自维也纳而非硅谷。
OpenAI Codex团队主张模型越强Harness应越轻量，Anthropic Claude Code团队则认为模型越强Harness反而需越复杂以支撑Agent长时间自主运行，两者共同揭示了Agent Harness正经历从辅助层向承重结构转变的结构性变化。