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MemoHarness:优化agent控制层的六维可编辑框架

论文提出 MemoHarness,将 LLM agent 的 harness(外部控制层)分解为上下文、工具、生成、编排、记忆、输出六个可编辑面。它通过检索相似案例自动为每个新场景调整 harness,无需测试时标签或梯度更新。在 shell-agent 基准测试中,MemoHarness 达到 0.806 分,优于最强固定 harness 基线的 0.722。每任务成本低于最强商业基线。

当前结论

想自己调agent的提示和流程?这篇论文把控制层拆成六块,不用额外标签就能自动优化,比固定harness效果好不少。

2 个信源53° AI 热度最后更新 2026/7/17 14:20:02

证据链

冲突核查

现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。

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