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HarnessMM 优化智能体框架降低 Token 消耗
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AI 综述
2026年10月26日，Elvis Saravia 在 X 上介绍 HarnessMM：该框架通过可执行决策图缓存智能体框架中已确定的决策，以降低 token 消耗。报道称，在 DeepSeek 框架上，每任务 token 从 96.28k 降至 11.62k，成功率从 71.43% 升至 85.71%。HarnessMM 采用递归自我改进（RSI）循环，根据训练反馈调整框架配置，模型权重保持不变。在 Codex 上运行 HumanEval 时，成功率保持 90.82%，每任务 token 下降 29.54%。目前该报道为单一来源，尚无其他独立报道或后续进展。
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10月26日
- elvis (@omarsar0) · XHarnessMM：智能体框架token效率优化
HarnessMM 通过可执行决策图缓存智能体框架已确定的决策，在 DeepSeek 框架上将每任务 token 从 96.28k 降至 11.62k，成功率从 71.43% 升至 85.71%。该框架用递归自我改进（RSI）循环根据训练反馈调优框架配置，模型权重不变。在 Codex 上跑 HumanEval，成功率保持 90.82%，每任务 token 下降 29.54%。
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