在LLM Agent迅速发展的今天，如何为Agent设计合适的Harness（约束/马具）成为了一个关键问题。今天分享2篇最新论文分别从记忆系统和动作约束两个维度，提出了自动化的Harness进化方法。
* 一篇来自微软的M⋆专注于让每个任务拥有专属的记忆 Harness 结构
* 另一篇来自谷歌的AutoHarness则致力于自动生成代码级约束来防止非法动作。
!Image 1 说实话，我看完这两篇论文的第一反应是：AI研究风向真的变了：自进化Agent
想深入了解这个方向的小伙伴，分享了一份前沿论文合集&Code：自进化Skills、Agent系统、世界模型、Context、Harness……
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一、M⋆：每个任务都值得拥有专属的记忆Harness
1.1 核心问题：固定记忆结构的局限性
当前LLM Agent的记忆系统往往采用"一刀切"的设计——无论是对话Agent使用的语义检索，还是代码Agent使用的技能系统，抑或是专业领域使用的结构化数据库。但问题是：为一个领域优化的记忆设计往往无法迁移到其他领域。
!Image 3: Figure 1: 不同任务进化的不同记忆结构示意图，展示了Legal、Conversation、Embodied AI、Healthcare四个领域各自独特的记忆Harness结构
Figure 1: 不同任务进化的不同记忆结构示意图，展示了Legal、Conversation、Embodied AI、Healthcare四个领域各自独特的记忆Harness结构
如图1所示，对话任务（LoCoMo）需要实体关系图来追踪人物关系，法律查询（PRBench）需要关系型数据库存储判例，而具身智能（ALFWorld）则需要轨迹查找表。这些结构差异巨大，无法用一个通用方案解决。
1.2 方法：可执行程序进化
M⋆将记忆Harness表示为一个Python记忆程序，包含三个核心组件：
* Schema：定义存储和检索的数据格式（使用Python dataclass）
* Logic：定义后台操作（写入/读取逻辑，可调用向量数据库、SQL或LLM）
* Instruction：定义Agent如何与记忆交互的提示词常量
Figure 2: M⋆系统 overview，展示了从Seed Memory Program到Program Pool，经过Evaluate、Reflect & Mutate、Quality Checks的迭代过程
系统采用反射式代码进化（Reflective Code Evolution）：
- 验证循环采样：使用静态验证集和旋转验证集评估当前程序
- 编码Agent迭代：基于执行轨迹和失败案例，LLM分析根因并生成代码补丁
- 约束检查与自动修复：编译检查、冒烟测试、运行时约束（如返回不超过3000字符）
1.3 实验结果
在四个截然不同的Benchmark上（LoCoMo对话、ALFWorld具身、HealthBench医疗、PRBench法律金融），M⋆在7/8个配置中取得了最佳表现：
!Image 5 _Table 1: 主实验结果对比（部分数据），M⋆在多数任务上显著超越固定记忆基线_
!Image 6: Figure 3: 进化轨迹图，展示了在多个benchmark上验证分数随迭代的变化，呈现"早期修复结构错误-中期大幅改进-后期精细调优"的三阶段模式
Figure 3: 进化轨迹图，展示了在多个benchmark上验证分数随迭代的变化，呈现"早期修复结构错误-中期大幅改进-后期精细调优"的三阶段模式
关键发现：
* 结构多样性：不同任务进化出截然不同的记忆结构（见图4 t-SNE可视化）。例如ALFWorld最佳程序使用简单列表+LLM摘要，而LoCoMo使用SQL+ChromaDB的混合设计。
* 任务特异性：跨任务迁移实验证明，将A任务进化出的记忆程序用于B任务，表现甚至不如通用基线，证明记忆结构必须与任务协同优化。
Figure 4: 程序嵌入空间可视化，不同颜色代表不同benchmark，显示各任务收敛于不同的结构聚类（LLM-Centric、Semantic Search、Hybrid Retrieval等）
二、AutoHarness：自动生成代码Harness防止非法动作
2.1 核心问题：LLM的"非法动作"困境
尽管LLM在代码生成和数学推理上表现卓越，但在严格定义的环境中（如棋类游戏），它们经常提出非法动作。在最近的Kaggle GameArena国际象棋比赛中，78%的Gemini-2.5-Flash失败都源于非法移动。
传统解决方法需要为每个游戏手工编写约束代码（harness），既费力又容易出错。AutoHarness提出让LLM自动生成并优化这些代码约束。
2.2 方法：树搜索+Thompson采样的代码合成
将Harness生成建模为程序搜索问题，使用Thompson采样引导的树搜索平衡探索（尝试不同逻辑结构）与利用（改进部分有效的Harness）。
!Image 9: Figure 1: Code-as-harness学习框架，展示树结构中节点（代码变体）通过Thompson采样选择，经评估器反馈后由Refiner生成新代码
Figure 1: Code-as-harness学习框架，展示树结构中节点（代码变体）通过Thompson采样选择，经评估器反馈后由Refiner生成新代码
支持三种Harness模式：
- harness-as-action-filter：生成合法动作候选集，由LLM排序选择
- harness-as-action-verifier（主要实验）：LLM生成动作→代码验证合法性→非法则重试
- harness-as-policy：完全用Python代码实现策略，测试时无需LLM调用
* 反馈驱动：环境返回动作是否合法及奖励信号
* 迭代优化：基于错误案例和轨迹，LLM生成代码补丁（V4A格式）
* 编译-修复循环：自动处理语法错误和运行时约束违反
2.3 实验结果
在TextArena的145个游戏（排除自由文本对话类）上进行了全面测试： 训练效率：平均14.5次树搜索迭代即可达到100%合法动作率，其中19/32个游戏在10次迭代内收敛。
!Image 10: Figure 2: 6个代表性游戏的启发式值（合法动作率）随合成迭代次数的变化曲线
Figure 2: 6个代表性游戏的启发式值（合法动作率）随合成迭代次数的变化曲线 对战性能（2P游戏）：
* Gemini-2.5-Flash + Harness vs Gemini-2.5-Pro：9/16胜率（总体胜率56.3% vs 38.2%）
* 证明较小的模型配合专用Harness可击败更大模型
!Image 11: Figure 3: 在16个2P游戏中与Gemini-2.5-Pro对战的胜率/平局/败率柱状图（绿色为胜，红色为败）
Figure 3: 在16个2P游戏中与Gemini-2.5-Pro对战的胜率/平局/败率柱状图（绿色为胜，红色为败） 单玩家游戏（1P）： 平均奖励0.745，超越Gemini-2.5-Pro（0.707）和GPT-5.2（0.635）。 极限模式：Harness-as-Policy： 当让模型生成完整策略代码（而非仅验证器）时，在16个1P游戏上取得0.870平均奖励，超越GPT-5.2-High（0.844），且测试时成本几乎为零（无需LLM调用）。
!Image 12: Figure 5: 不同Agent在16个TextArena 1P游戏中的平均奖励对比，Harness-as-Policy（橙色）表现最佳
Figure 5: 不同Agent在16个TextArena 1P游戏中的平均奖励对比，Harness-as-Policy（橙色）表现最佳
写在最后
回过头看这两篇论文，你会发现一个共同的趋势：大模型Agent的研究，正在从“如何让模型更聪明”转向“如何给Agent配一个更合适的Harness框架”。
顺着这个方向继续深入，需要读的论文远不止这两篇。也分享一份目前大模型Agent方向的120篇高质量论文（含源码）。
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