Harness^2 propone la automejora recursiva de los entornos de agentes de IA

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Harness^2 es un marco que permite a los agentes de IA refinar el entorno (*harness*) que organiza su ejecución, tanto en la tarea en curso como en un nivel superior que acumula experiencia para tareas futuras. Según sus autores, un solo paso de recursión mejora de forma consistente a GLM-5 y Gemini 3.5 Flash frente a sus *harness* base, con ganancias de hasta 11,5 puntos en WorkBuddy-Bench, 4,5 en JobBench y 11,8 puntos porcentuales en LAB. El rendimiento sigue subiendo al aumentar el presupuesto de recursión a nivel de tarea.

Fuentes

arXiv cs.AIHarness^2: Recursive Agent Harnessing for an Open World
Deep Learning JPHarness Evolution, Recursive Self-Improvement