精选理由
智能体开发者常面临运行时能力难以安全演化的痛点，HarnessMutation 提供了一种可审计、可回滚的治理方案，做多智能体编排的团队值得关注。
本文提出一种框架，用于多智能体系统中运行时能力的受控演化。它将智能体生成的代码视为持久化的运行时能力，而非一次性输出。通过引入HarnessMutation机制，在显式验证、可追溯、可评估和可回滚的约束下实现生命周期感知的运行时适应。该框架将运行时适应建模为持久化操作记忆上的有界、可观察过程，为现代智能体运行时和治理导向编排系统提供了自适应基础设施的概念基础。
AI 翻译 · 中文
本文提出一种框架，用于多智能体系统中运行时能力的受控演化。它将智能体生成的代码视为持久化的运行时能力，而非一次性输出。通过引入HarnessMutation机制，在显式验证、可追溯、可评估和可回滚的约束下实现生命周期感知的运行时适应。该框架将运行时适应建模为持久化操作记忆上的有界、可观察过程，为现代智能体运行时和治理导向编排系统提供了自适应基础设施的概念基础。
Recent advances in agentic systems increasingly treat code as an executable operational substrate rather than as a disposable output artifact. Prior work such as \emph{Code as Agent Harness} frames validated agent-genera…