一篇新的研究论文介绍了一种名为 MemoHarness 的方法，用于优化将基础 LLM 转化为可执行 Agent 的外部控制层。与使用单一全局 Harness 的现有方法不同，MemoHarness 将 Harness 分解为六个可编辑的控制面，从而实现结构化编辑和适应个别案例。据报道，该方法在 shell-agent 基准测试上的得分高于固定 Harness 的基线，并且比商业替代方案更具成本效益。 AI
影响 MemoHarness 提供了一种新颖的 Agent 优化方法，有望提高 AI Agent 的性能并降低成本。
排序理由 详细介绍一种优化 AI Agent Harness 新方法的 isto 研究论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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