Harness-1은 검색 에이전트 학습을 stateful harness 문제로...
Harness-1은 20B 검색 에이전트가 긴 transcript 위에서 모든 상태를 기억하게 하는 대신, 후보 풀·curated set·검증 기록을 하네스가 관리하게 만든 RL 기반 검색 에이전트다.
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Life-Harness는 에이전트 실패를 모델 학습이 아니라 런타임 하네스 적응...
arXiv 2605.22166의 Life-Harness는 frozen LLM agent의 반복 실패를 환경 계약, 절차 스킬, 액션 실현, 궤적 제어 계층에서 고치는 runtime harness 방법이다. 7개...
SmallCode는 작은 로컬 모델의 약점을 하네스 설계로 보정하려는 코딩 에이...
SmallCode는 7B~20B 로컬 모델을 전제로 context budget, forgiving tool parser, patch-first editing, 검증 루프를 묶은 코딩 에이전트다. v0.7.1 릴리...
Code as Agent Harness는 코드를 에이전트의 출력물이 아니라 실행...
arXiv survey Code as Agent Harness는 코드가 reasoning·action·state·verification을 묶는 에이전트 운영 기판이 되며, 하네스 인터페이스·메커니즘·멀티에이전트...
Microsoft MDASH는 취약점 탐지를 모델 경쟁에서 하네스 경쟁으로 바꾼...
Microsoft Security의 MDASH는 100개 이상의 전문 에이전트, 다중 모델 앙상블, debate·dedup·prove 파이프라인으로 Windows 취약점 16건과 CyberGym 88.45% 성과...
AI Harness는 프롬프트를 더 세게 쓰는 대신 실행 환경을 설계하는 일이다
Tejas Kumar의 AI Engineer 발표는 낡은 GPT-3.5 Turbo 브라우저 에이전트가 Hacker News upvote task에서 실패하고 거짓 성공을 보고하는 장면을 출발점으로, tool re...
Grep이 정말 충분한가: Agentic Search에서 검색보다 하네스가 성능...
arXiv 2605.15184는 LongMemEval 기반 실험으로 agentic search의 성능이 grep 대 vector만이 아니라 하네스, 도구 출력 전달 방식, 노이즈 스케일링의 결합으로 결정된다는 점...