Domingo 18 de octubre de 2026 ·

Google publica Harness2, un método para que los agentes de IA mejoren su propio entorno sin tocar el modelo

Relevancia 56 de 100 Estados Unidos, California

Útil para Programadores 78%

Google Cloud AI Research ha publicado en código abierto Harness2, un sistema que permite a un agente ajustar la capa que lo rodea (instrucciones, herramientas, memoria, habilidades y subagentes) para cada tarea, con los pesos del modelo congelados. Su mecanismo Propose-Probe-Compose propone cambios, los prueba frente a una ejecución de referencia y conserva solo los que el comportamiento observado respalda. Los resultados son mejoras modestas de entre 4 y 12 puntos en WorkBuddy-Bench, JobBench y LAB, y cada ronda de recursión aporta menos que la anterior.

Qué significa

Los equipos que desarrollan agentes podrán automatizar la mejora de su capa de instrucciones y herramientas sin reentrenar el modelo, lo que reduce el trabajo de ingeniería manual. Además, una ventaja que hasta ahora se guardaba dentro de los grandes laboratorios queda al alcance de cualquier desarrollador.

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