Google Research выложила в открытый доступ Harnessi² — фреймворк, который позволяет ИИ-агенту менять своё окружение под конкретную задачу без переобучения модели. Агент предлагает правки, сравнивает несколько запусков и собирает улучшенную конфигурацию.

Система не требует заранее известного правильного ответа или внешнего проверяющего. Она сохраняет опыт, подтверждённый запусками, поэтому последующие циклы улучшения могут начинаться с уже найденных конфигураций.

• В Harness² можно редактировать восемь компонентов: системный промпт, guardrailsi, память, описания инструментов, субагентов, навыки, скрипты и плагины.
• Цикл Propose-Probe-Compose включает предложение правок, проверку вариантов на одной задаче, сравнение запусков и сборку конфигурации; предусмотрены параллельный и последовательный режимы.
• В тестах с Gemini 3.5 Flash и GLM-5 один цикл улучшения дал прирост до 11,5 балла на WorkBuddy-Bench, до 4,5 балла на JobBench и 11,8 процентного пункта по partial pass ratei на LAB.
• Дополнительные итерации повышали результаты; в публикациях также отмечается, что накопленный опыт может помочь агентам выполнять задачи, для которых исходная конфигурация не предназначалась.
• Фреймворк поддерживает исполнители OpenCode и Codex и опубликован на GitHub.