arXiv · cs.CL· Zhuoshi Pan·· 7 天前精选AI 评分57
HarnessPro：递归自改进 Agent 框架并用 Pareto 优化性能与成本
HarnessPro: Recursive Harness Self-Improvement with Pareto Optimization for Performance-Cost Trade-offs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Zhuoshi Pan
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26770v1
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AI 导读
论文提出 HarnessPro，一种无标注方法，通过 LLM 生成的测试评估候选框架，并用 Pareto 优化同时提升任务性能、降低执行成本。在 Terminal-Bench 2、SWE-Bench Pro 和 ProgramBench 上，用 GPT-5.5 加 Codex 时 heavy 模式相对 RHO 平均 pass-rate 提升 2.0 个百分点、单任务成本降低 26.1%，用 GLM-5.2 加 Claude Code 结果一致，并输出 lite、medium、heavy 三档框架供不同部署预算选用。
推荐理由
论文用无标注测试加 Pareto 选择同时优化 Agent 框架的性能与成本，给出与 RHO 的对照数据，方法可迁移到类似的框架自改进场景。
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