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HarnessPro提出递归自改进框架优化AI代理性能成本权衡
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AI 综述
2026年10月19日，Hugging Face Daily Papers 报道了 HarnessPro，一种无需标签的 harness 进化方法，目标是在提升任务表现的同时降低执行成本。报道称，在 Terminal-Bench 2、SWE-Bench Pro 和 ProgramBench 三个基准上，使用 GPT-5.5 配合 Codex 时，HarnessPro 的 heavy 模式相较 RHO 平均通过率提升 2.0 个百分点，单任务成本平均降低 26.1%。目前该报道为事件的最新进展，尚无后续独立验证或其他报道。
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最新进展10月19日 08:00
HarnessPro 报道称其 heavy 模式通过率较 RHO 提升 2.0 个百分点，单任务成本降 26.1%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- Hugging Face Daily PapersHarnessPro：用帕累托优化实现性能与成本权衡的递归 Harness 自我改进
HarnessPro 是一种无需标签的 harness 进化方法，在提升任务表现的同时降低执行成本。在 Terminal-Bench 2、SWE-Bench Pro 和 ProgramBench 上使用 GPT-5.5 配合 Codex 时，其 heavy 模式相较 RHO 平均通过率提升 2.0 个百分点，单任务成本平均降低 26.1%。
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