Viernes 23 de octubre de 2026 ·

Google propone que la IA ajuste el entorno de sus propios agentes: el sistema Harness² mejora en código de 76,5 a 80,8 en WorkBuddy-Bench

Relevancia 69 de 100 Estados Unidos, California

Útil para Programadores 80%

Un equipo de Google Cloud AI Research y colaboradores ha publicado Harness² (arXiv 2610.14224), un método en el que la propia IA ajusta el harness de un agente, es decir, las instrucciones, reglas, habilidades, scripts y subagentes que rodean al modelo, sin modificar sus pesos. Cada mejora se propone en dos versiones, se prueba bajo las mismas condiciones frente a la ejecución base y solo se combinan los cambios con evidencia. Según los autores, una ronda de mejora superó al harness original en las cuatro combinaciones probadas y en tres benchmarks de tareas empresariales. El código está en GitHub (google-research/harness2) con licencia Apache 2.0.

Qué significa

Cambia la forma de mejorar los agentes de IA: en lugar de que personas ajusten a ojo las instrucciones tras leer fallos, el sistema las prueba y conserva lo que funciona, y transfiere esas lecciones a tareas nuevas. Reduce la dependencia del criterio humano, aunque cada iteración adicional encarece la ejecución de modelos.

Fuentes originales

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