Harness²

概要

• Harness²は、モデルの重みを変更せずに、タスクごとにプロンプトやツール、メモリ、スキル、サブエージェントを自律的に調整するフレームワークです。
• エージェント自身が複数の構成を提案・試行し、実行結果から得た知見をもとに、より適したハーネスへ継続的に進化させます。

主な特徴

• 正解データや外部評価者がなくても、試行ごとの性能差を比較して改善できるため、法律・事務・専門業務など多様なタスクに対応します。
• 完了したタスクで得た最適な構成や繰り返し有効だった知見を蓄積し、新しいタスクでも過去の経験を活用してゼロからのやり直しを避けます。
• タスク単位の「提案・試行・統合」と、タスクをまたぐ経験の蓄積という二重の再帰により、反復するほど性能向上が期待できます。

こんな人におすすめ

• 固定的なプロンプトやツール構成では対応しにくい、変化の多いオープンワールド型の業務をエージェントに任せたい人に適しています。
• 正解判定の仕組みを用意しにくい専門業務で、実行結果をもとにエージェントの運用環境を自動的に改善したい研究者や開発者に向いています。
• モデル自体を再学習せず、ハーネスの適応と経験の再利用によって、複数のタスクにわたる継続的な性能向上を検証したいチームにおすすめです。