**HarnessPro：通过帕累托优化实现代理工具的递归自我进化与性能成本权衡**

_HarnessPro: Recursive Harness Self-Improvement with Pareto Optimization for Performance-Cost Trade-offs_

> 针对现有代理工具（Harness）递归自我进化（RSI）方法成本过高的问题，研究提出了 HarnessPro 这一无标签进化框架。该方法利用 LLM 生成测试用例，通过专用智能体诊断执行轨迹并规划更新，最终输出针对不同预算（轻量、平衡、重型）的工具版本。实验表明，在 Terminal-Bench 2 等基准测试中，HarnessPro 在提升任务通过率的同时，显著降低了执行成本，实现了性能与成本的最佳平衡。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-20 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.26770)