JIT-Agent 论文：通过即时 Harness 演化实现智能体动态适配与能力扩展

论文《JIT-Agent: Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution》（arXiv:2608.25593，2026 年 8 月）提出了一种能够即时生成与演化智能体外围框架（Harness）的新模型，将 Harness 视为独立于基座模型的可训练智能维度。

• 论文指出智能体能力不仅由基座模型决定，包含记忆、规划、动作协议及工具编排的 Harness 往往起主导作用，但以往设计高度依赖人工且难以复用。
• JIT-Agent 基于四模块固定协议，能够针对特定任务即时合成自适应 Harness、修复执行错误，并通过历史配置存档持续自我演化。
• 评测显示，在 JIT-Agent 辅助下，DeepSeek-V4-Flash 在 DeepSearchQA 基准上得分提升 9.1 分，GLM-5.2 在相关基准上获得最高 20.2 分的提升。
• 生成的动态 Harness 在 DeepSeek、Mimo 与 Qwen 等多个模型家族上均表现出与 OpenCode、Claude Code 等成熟运行时相当的性能。
• 影响/看点：即时 Harness 演化机制意味着智能体系统的优化焦点正从单纯的参数缩放向动态运行时架构扩展，其工程实用性取决于 Harness 生成过程的延迟与演化稳定性。
• 资料依据：
• arXiv 预印本论文（https://arxiv.org/abs/2608.25593）

本内容由 AI 生成，仅供参考，请注意甄别