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English(EN) HarnessMM: Recursive Self-Improvement for Harness Token Efficiency

HarnessMM 方法通过递归自我改进降低 AI Agent 的 Token 使用量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 HarnessMM，一种提高 AI Agent Harness Token 效率的新方法。该技术采用递归自我改进 (RSI) 和受保护的决策重用，使 Agent 能够重用先前已解决的决策并减少冗余推理。HarnessMM 在 HumanEval 和 MBPP 等基准测试中，在保持或提高成功率的同时，显著降低了 Token 使用量。 AI

影响 降低了 AI Agent 的计算成本，可能使以更少的资源完成更复杂的任务。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yuhua Jiang, Chang Xu, Feifei Gao, Li Zhao ·

    HarnessMM：提高 Harness Token 效率的递归自我改进

    arXiv:2610.32813v1 Announce Type: new Abstract: Agent harnesses repeatedly invoke reasoning after tool feedback, even when an earlier call has already fixed the next action. We introduce HarnessMM (Harness Minus Minus), a method for improving harness token efficiency through guar…

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