利用 Auto-research 提升 Agent Harness 技能
本文介绍了 AI Agent 自我优化的新趋势：通过优化 Harness 层（即 Skills）而非模型本身来提升性能。作者详细介绍了名为 evo 的开源优化工具，它利用并行探索、树搜索和门控机制，自动对 Skills 进行实验和迭代。文章展示了在 SealQA 基准测试中，evo 将准确率从 5/20 提升至 11/20 的实战案例，强调了“模型能力 x 优秀的 Harness x 紧密的验证循环”这一杠杆公式的重要性。