Google 开源 Harness²，不改模型权重 AI 智能体可自我演进提升

Google 研究团队以 Apache 2.0 许可开源 Harness² 框架，让 AI 智能体在不修改模型底层权重的情况下，依经验动态调整并自我演进。该框架通过两层递归实现，任务层递归针对单一任务，编辑器按 Propose、Probe、Compose 三步提出候选方案并保留经行为验证的改进，无需真值回馈；Harnessing 层递归由 Reflector 记录采用的修改与经验教训，形成经验库指导后续任务。在三个专业基准与 4 个模型 harness 配置中，单一 Harness² 步骤即可改善 GLM-5 与 Gemini 3.5 Flash 的任务表现，WorkBuddy-Bench 最多提升 11.5 分，JobBench 最多 4.5 分，LAB 部分通过率最多提高 11.8 个百分点。