// Self-Harness: агентные системы, которые улучшают сами себя //

Большинство агентных фреймворков сегодня создаются один раз и потом почти не меняются. Промпты обновляются, инструменты обновляются, модели обновляются. Проблема в том, что модели меняются быстрее, чем обвязка вокруг них. А что если сам harness сможет переписывать себя?

Авторы новой работы предлагают рассматривать harness, промпты, инструменты и управляющую логику вокруг модели как обучаемый артефакт, который улучшается на основе собственных запусков.

Вместо фиксированной обвязки, которую разработчик поддерживает вручную, система сама оптимизирует свою структуру по мере работы. Получается интересный сдвиг: агент начинает накапливать не только знания и результаты, но и улучшения собственной архитектуры. Для long-horizon агентов это особенно важно.

Paper: arxiv.org/abs/2606.09498