本文详细介绍了 ADK Go Graph Workflow 与 Google Research 的 Harness² 框架的集成，重点关注 Phase 4 和 Phase 5 的开发。此次集成旨在创建一个标准化的桥梁 BenchmarkAdapter，使 Harness² 的递归优化引擎能够与 Go Agent 协同工作。文章解释了关键的设计理念，包括防止答案记忆的“零泄露屏障”（Zero-Leakage Barrier）以及使用 OpenTelemetry Spans 进行的“行为轨迹对比”（Behavioral Trajectory Contrast），以确保 Agent 在真实世界中的表现并防止过拟合基准测试。 AI
影响 此次集成通过防止过拟合和改进评估方法，有望带来更强大、更具泛化能力的 AI Agent。
排序理由 文章详细介绍了 AI Agent 框架的技术集成和设计理念，符合该领域的研究和开发。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- ADK Go Graph Workflow
- Behavioral Trajectory Contrast
- BenchmarkAdapter
- Google Research
- Kenta Sato
- kkdai/line-card-assistant
- LINE AI Business Card Assistant
- OpenTelemetry Spans
- Zero-Leakage Barrier
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