Google发布Harness²递归代理框架论文
先了解这件事
2026年10月15日，Google发布论文Harness²（arXiv:2610.14224），题为《Harness²: Recursive Agent Harnessing for an Open World》。据X平台DAIR.AI账号当日报道，该框架为即插即用的递归智能体harnessing框架，在测试时通过对比式Propose-Probe-Compose步骤改进当前任务的harness，且无需ground-truth验证器。同日Elvis Saravia的报道进一步称，该框架在无ground-truth验证器条件下通过Propose-Probe-Compose步骤改进当前任务harness，并用经验更新持续改进harness，还提到单步递归在GLM-5和Gemi（原文此处截断）上的表现。目前公开信息仍限于发布当日的报道，尚无后续进展。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- elvis (@omarsar0) · XGoogle 论文 Harness² 提出面向开放世界的递归 agent harness 改进框架
Google 发布论文 Harness²： Recursive Agent Harnessing for an Open World（arXiv:2610.14224），提出即插即用的递归 agent harness 框架，在测试时无 ground-truth 验证器的情况下通过 Propose-Probe-Compose 步骤改进当前任务的 harness，并用经验更新持续性改进的 harness。单步递归在 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 上持续带来改进，在 WorkBuddy-Bench 提升达 11.5 分、JobBench 提升 4.5 分、LAB 提升 11.8 个百分点；并行运行五个候选编辑在 WorkBuddy-Bench 上再增加 2.9 至 3.9 分，记忆基线 ReasoningBank 在编码任务上最多落后基础 harness 6.6 分。代码开源于 github.com/google-research/harness2。
- DAIR.AI (@dair_ai) · XGoogle 发布 Harness²：递归智能体 harnessing 开放世界框架论文
Google 发布论文 Harness²，提出一种即插即用的递归智能体 harnessing 框架，在测试时通过对比式 Propose-Probe-Compose 步骤改进当前任务的 harness，无需 ground-truth 验证器。
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