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谷歌研究院开源智能体线束框架 Harness2，在完全不改动大模型权重的前提下，通过双层递归机制自主优化智能体的运行底座。 研究团队将提示词、工具链与调度逻辑统称为线束，并在任务层引入提议、试探与组合三步对比，无需真值反馈即可自适应微调配置。 第二层线束递归则持续沉淀历史任务经验，在真实工作基准评测中让多款主流大模型的任务通过率提升了超过十个百分点。 这项工作表明在基座模型能力趋于同质化的背景下，工程化自适应线束正在成为决定智能体解决开放复杂问题的关键胜负手。
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