Google mã nguồn mở Harness2 giúp các tác nhân AI tự cải thiện
Google đã mã nguồn mở Harness2, một framework cho phép các tác nhân AI tự động cải thiện lặp đi lặp lại phần khung vận hành của chúng—bao gồm system prompt, công cụ và bộ nhớ—qua các tác vụ mà không cần sửa đổi trọng số của mô hình cơ sở. Bản phát hành này cho phép các nhà phát triển nâng cao hiệu suất và khả năng thích ứng của tác nhân theo thời gian mà không chịu chi phí khổng lồ của việc huấn luyện lại hoặc tinh chỉnh trọng số mô hình gốc. Đây là một bước tiến đáng kể trong các luồng công việc tác nhân bằng cách tối ưu hóa môi trường thực thi xung quanh một cách động. Harness2 cho phép các tác nhân đề xuất thay đổi, thử nghiệm các phiên bản ứng viên và chọn ra cấu hình tốt hơn bằng cách so sánh hiệu suất mà không cần đáp án đúng hay bộ chấm điểm. Google đã thử nghiệm framework này bằng cách sử dụng các mô hình như Gemini 3.5 Flash và GLM-5, chứng minh hiệu suất được cải thiện trên các benchmark về pháp lý, văn phòng và chuyên môn.
## KIẾN THỨC NỀN
Khung vận hành (harness) của tác nhân AI đề cập đến lớp thực thi và môi trường xung quanh xác định những gì mô hình quan sát được, các công cụ nó có thể gọi và cách tổ chức các hướng dẫn hoặc luồng công việc. Các thiết lập tác nhân truyền thống dựa trên các cấu hình cố định được thiết kế thủ công bởi con người, điều này giới hạn khả năng thích ứng của tác nhân với các tác vụ mới.