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谷歌研究团队开源 Harness²：通过递归调整 Agent 外部组件探索能力改进

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原文发布：2026年10月19日 18:22（北京时间）
本站收录：2026年10月19日 19:07

发生了什么

谷歌研究团队开源研究项目 Harness²，采用 Apache 2.0 协议，支持 OpenCode 和 Codex。它通过调整系统提示词、记忆、工具指导、Skills 等外部组件，在任务中比较不同 Harness 的执行表现，并将有执行证据支持的经验用于后续优化。Google Research 报告称，在其测试的基准和配置中，一步优化已带来不同程度的成绩提升；更多递归也需要更多模型调用和测试时计算。团队同时提醒，项目并非谷歌官方支持的产品。

值得了解的技术要点

01
Harness²包含任务级递归与跨任务的 Harnessing 级递归：前者通过“提出—探测—组合”比较候选方案，后者保存有执行证据支持的经验，供后续优化使用。
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02
Google Research称，在JobBench、LAB和WorkBuddy-Bench等测试中，仅一步优化就带来成绩或部分通过率提升；具体结果来自研究团队测试，增加递归预算也会增加模型调用。
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03
项目当前存在安全与评测注意事项：默认 executor 网络访问不受限制，Codex executor 会关闭 sandbox；官方提醒，正式评测需另行限制网络访问。
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面霸解读 · 学习与职业

相关学习可从构建可复现的 Agent 评测集入手，记录工具调用、执行轨迹与资源消耗，再尝试小幅调整提示词或工具指导，并通过回归测试确认改动是否有效。将安全边界和调用成本纳入设计，也有助于形成更完整的工程实践。

智能体框架工程师Agent评测工程师提示词与上下文工程Harness组件设计Agent执行轨迹分析评测与回归测试沙箱与权限控制

可以试着讨论

如果一次 Harness 修改提高了任务成功率，却增加了调用成本或导致旧任务退化，你会如何判断是否接受这项修改？

用于拓展思考，不代表真实面试题。

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谷歌开源Harness，支持 OpenCode 和 Codex：国内开发者接入Jev实测“真行”

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