**策略即约束：揭示智能体接口背后的决策几何学**

_Your Policy Is Secretly a Harness: The Decision Geometry of Agent Interfaces_

> 该研究提出“策略即约束”观点，指出智能体策略不仅学习任务，还内化了训练接口（Harness）的偏好。在 KL 正则化控制下，最优策略的对数几率反映了接口对行动的倾向；部署收益等于接口上限减去策略失配。实验表明，仅改变接口顺序即可大幅降低模型成功率，而通过更强模型预测的“上限减失配”指标能准确评估新接口的潜力，为智能体接口设计与评估提供了新范式。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.37255)