ChainCatcher 消息，Google Research 開源 AI 工具鏈自改進框架 Harness²，使 AI Agent 在無需重新訓練模型的情況下，自動修改系統提示詞、記憶、Skills、工具規則以及腳本和外掛。項目採用 Apache 2.0 協議，支援 OpenCode 和 Codex。其核心機制是讓 Agent 自行試錯，遇到新任務時先提出幾套改進方案，再由不同版本的 Agent 分別執行並比較表現，最後組合出更合適的方案。即使沒有標準答案，系統也可根據實際執行過程尋找改進方向。任務結束後，系統會記住哪些修改有效以及原因，供下次類似問題參考。谷歌使用 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 進行測試。在 WorkBuddy-Bench 上，GLM-5 搭配 OpenCode，僅一輪優化後平均成績從 64.2 分提高到 75.7 分，超過未優化的 Gemini 3.5 Flash 的 72.4 分。在法律任務測試中，GLM-5 部分評分標準通過率從 59.6% 升至 71.4%。實驗中預設由 Claude Opus 4.8 負責提出和實施改進，GLM-5 和 Gemini 主要負責執行任務，並非完全依靠自身實現進化。國內開發者 Joseph Zhou 展示了 Harness² 接入 Jev 1.14 的實驗，稱視覺任務表現持續改善。
Google 開源 Harness²，將 GLM-5 分數提升 11.5 分
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精華摘要
流動性與加密貨幣市場迎來新發展，Google Research 開源了一個名為 Harness² 的 AI 工具鏈改進框架。該工具允許 AI 代理在不重新訓練模型的情況下調整提示、記憶和外掛程式。該工具採用 Apache 2.0 許可證，支援 OpenCode 和 Codex。GLM-5 在經過一輪優化後，WorkBuddy-Bench 分數從 64.2 提升至 75.7。CFT 監管法規或可從此類進展中受益，因為法律任務通過率從 59.6% 提升至 71.4%。
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