Harness Learning 让 Agent 脚手架免改权重实现测试时自适应

卡内基梅隆等多机构研究者在 arXiv 发布 Harness Learning：不更新模型权重，而是用执行反馈训练模型修订 Agent 的 harness（脚手架），使其在测试时自适应进化。实验显示，该方法能让模型适应从未见过的任务，性能接近翻倍，为 Agent 的通用化适应提供了新思路。