AutoSaddler는 실패 trace를 읽고 agent harness를 지속적으로 고친다
AutoSaddler는 long-horizon agent의 실패 trace를 진단해 prompt·tool·middleware·loop에 구조화된 patch를 적용하고, dev-set generalization gate와 EvoDAG로 일회성 hot-f...
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#Harness Optimization
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더 작은 모델로 에이전트 비용을 줄이려면, 모델보다 하네스를 먼저 최적화해야 한다
Better Harnesses, Smaller Models는 작은 언어 모델의 실패 trajectory를 진단해 context·tools·agent loop를 자동 적응시키고, 반복 업무에서 frontier LLM 수준의 성능에 가까운 비용-품질 균형...