重磅！谷歌开源双层RSI框架Harness²，Gemini 3.5性能原地暴涨
2026.10.26 · 事件 · 开源项目 · 开源项目
谷歌开源Harness²框架，不改模型权重，靠递归优化智能体执行框架提升性能。
谷歌等开源了名为 Harness² 的双层RSI框架，通过任务级与元级递归优化智能体的八大可编辑组件，而非修改模型权重。在锁定权重、不依赖真实标签的情况下，GLM-5 与 Gemini 3.5 Flash 仅经单步优化，在 WorkBuddy-Bench 上最高提升 +11.5分，LAB 基准准确率提升 +11.8个百分点。
- Harness² 将智能体执行框架具象化为系统提示词、护栏、记忆、工具指导、子智能体、技能、脚本、插件八大可编辑组件。
- 双层递归优化：任务级用 PPC（提议-探测-组合）机制解决当前任务，元级沉淀可复用经验指导未来任务。
- 支持 OpenCode 与 Codex 执行器，可直接运行和验证复杂代码逻辑。
- 评测中 GLM-5 与 Gemini 3.5 Flash 单步优化后，WorkBuddy-Bench 最高 +11.5分，JobBench +4.5分，LAB 准确率 +11.8个百分点。
- LangChain 核心成员 Sydney Runkle 评价其与 Trace、Eval 的 Agent 工程理念高度一致。
为什么值得看
展示不改权重、非侵入式提升智能体性能的新路径。
适合谁关注
AI 智能体开发者、Agent 工程与提示词优化从业者。