谷歌开源Harness²递归自我改进框架

谷歌开源Harness²框架，让大模型在运行中自行改进外挂代码、系统提示词、工具链和技能库。该项目已全面开源，支持OpenCode与Codex两种执行脚手架，底座模型选用Gemini 3.5 Flash和GLM-5。 框架采用任务级与改进级双层递归架构，通过Propose–Probe–Compose机制在无标准答案场景下做行为对比实验，并把调试经验沉淀进持续改进经验库。在WorkBuddy-Bench测试中，单步改进（k=1）与并行5路候选（k=5）均带来性能提升，k=5时进一步上扬。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。