Sábado 31 de octubre de 2026 ·

HarnessPro de Tsinghua y Zhipu permite a los agentes reescribir su propio harness y reducir un 26% el coste de las tareas

Relevancia 49 de 100 China, Pekín

Útil para Programadores 70%

Investigadores de Tsinghua, Zhipu, Shanghai Jiao Tong, la Universidad de Warwick y Kuaishou presentan HarnessPro, un método con el que un agente de IA mejora el harness en el que se ejecuta, es decir, sus prompts, herramientas, presupuestos y flujo de tareas. El artículo, publicado en arXiv el 19 de octubre con el científico jefe de Zhipu, Tang Jie, entre los autores, busca mejorar el rendimiento y a la vez reducir el coste de ejecución. Un agente de análisis revisa las ejecuciones para detectar fallos y desperdicios, un agente de planificación propone cambios y otro los aplica en espacios de trabajo con Git, mientras un agente de pruebas fija tests para evaluar cada candidato.

Qué significa

Abre la puerta a agentes de IA que se optimizan solos con el objetivo de hacer la misma tarea más barata sin perder rendimiento. El método también evalúa sus cambios con pruebas generadas automáticamente, sin respuestas de referencia.

Fuentes originales

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