前 OpenAI 安全总裁、Thinking Machines Lab 联创翁荔本溪不锈钢保温，又发新博客了。

这回征询的是 AI 自进化，她建议了条实验旅途：

不定从模子成功改写我方的权重脱手，而是先从 Harness 脱手。

这篇博客题为《Harness Engineering for Self-Improvement》。

其中，Harness不错浅近流露为模子外部的运行系统，决定模子如何调用器具、经管凹凸文、读写文献、拆分任务、调用子 Agent、考据落幕，以及从失败中复盘。

DeepSeek 量度员崔添翼也时代转发了，还画了：

Harness 向的自进化，和模子向的自进化样，王人黑白常可能出恶果的向。

他还建议，Skill 等于 Harness 自进化中比较初的种神色：从 prompt 层面进行自进化。

博客原文信息量巨巨深广，请列位看官作念好豪情准备 ~

自进化可能先发生在 Harness 层

翁荔这篇博客征询的中枢成见，是RSI（Recursive Self-Improvement），递归自我纠正。

这个成见早带有很强的 AGI 彩，指的是个智能系统大致纠正产生自身智能的机制，从而产生强的后继系统。

但翁荔在这篇博客里，把这个问题拆得工程化。

在今天的 AI 系统里，自我纠正有时只意味着模子成功改写我方的权重。

它也可能意味着，模子纠正西席经过、量度经过和部署系统，进而匡助下代系统在着实任务中阐发得好。

AI 生成

而 Harness，等于部署系统里要道的层。

夙昔谈 Agent，常见说法是「LLM+ 牵挂 + 器具 + 霸术 + 看成」。

但在翁荔看来，Harness 依然不仅仅早期 Agent 框架里的几个模块，而是接近运行时和软件系统盘算。

它决定模子如何不雅察环境、如何看成、如何经管凹凸文、如何保存情景、如何评估落幕，也决定模子能不成在个长任务里捏续迭代。

是以她的判断是：近期可行的自进化旅途，可能并非模子成功重写我方的大脑，而是模子脱手化我方得到谜底的式。

从 Context Engineering 到 Self-Harness，化层层递进

翁荔梳理了近批联系量度，不错看到个很了了的趋势：

化对象正在从凹凸文、责任流，步步入到 Harness 自身。

递进链条是：prompt → structured context → workflow → harness code → optimizer code。

跟着模子越来越强，能被化的对象也在变得概述、通用。

层是Context Engineering。

基础的问题是：Agent 作念长任务时，凹凸文塞得越来越多，很快就会失控。

翁荔在这里提到两个代表责任：ACE和MCE。

ACE（Agentic Context Engineering），把凹凸文当老本会捏续新的「操作手册」，而不是段越堆越长的教唆词。

它靠三个角配合：Generator 注更生成任务轨迹，Reflector 从得胜和失败的轨迹里索求重心本溪不锈钢保温，Curator 把这些重心整理成结构化的要求、增量新进手册里。

MCE（Meta Context Engineering），则首先。

它把「如何经管凹凸文」和「凹凸文里具体放什么」拆成两层化：外层进化经管凹凸文的妙技，内层再用这个妙技去化具体任务的凹凸文。

翁荔觉得，比拟 ACE 还需要东谈主工盘算新法例，MCE 朝「自我经管的牵挂」又迈进了步。

二层是Workflow Design，措置的是「模子该如何干活」。

翁荔举了几个例子：

AI Scientist 搭了条从建议思法、写代码、跑实验、分析落幕，到写论文、同业评审的好意思满科研活水线。

ADAS 首先，把「盘算 Agent 责任流」自身当成个不错被搜索的化问题，让个元智能体不绝建议新的责任流盘算并吸收评估。

AFlow 则把责任流示意成张图，用蒙特卡洛树搜索去寻找的图结构。

这条线的递进在于：脱手是东谈主类把任务经过工程化，自后是模子参与盘算经过，再自后，经过结构自身也插足搜索空间。

也等于说，化对象不再仅仅单个 prompt，而是统共 Agent 如何组织看成。

三层是Self-Improving Harness。

到这层，模子不仅仅使用 Harness 完成任务，而是脱手分析 Harness 那儿不好，并建议对 Harness 的修改。

翁荔提到 Self-Harness 这类责任，它的轮回异常了了。

步是Weakness Mining（时弊挖掘）。

系统先汇注 Agent 践诺任务时留住的轨迹，包括器具调用、特别日记、失衰败幕、考据器反应等。然后从中挖出反复出现的失败形态。

比如，模子老是在某类任务里遗漏文献，老是在某种测试失败后重迭尝试设立，或者老是在凹凸文变长后丢掉要道不停。

二步是Harness Proposal（Harness 提案）。

模子基于这些失败形态，建议对 Harness 的小鸿沟修改。

在于「小鸿沟」和「可考据」。

模子能看到的信息包括：现时 Harness 里哪些地不错改、具体的失败形态、哪些「正确看成」必须保留、以及之前依然尝试过的修改纪录。

提案要尽量聚焦在能被小鸿沟篡改措置的、可复现的问题上，铁皮保温施工而且不同提案之间要保捏相反化。

三步是Proposal Validation（提案考据）。

候选修改不成成功合入，而是要经过测考试证。只须说明它照实提高阐发，而且莫得引入明追想，才会成为下版 Harness 的部分。

翁荔提到，这套经过在 MiniMax M2.5、Qwen3.5、GLM-5 等不同模子上跑 Terminal-Bench-2 时，照实学出了针对不同模子薄时弊、各不换取的 Harness 配置。

不外她也成功指出隐患：旦允许智商我方修改系统层代码，概述鸿沟就有被破的风险，权限逝世和安全层必须留在这个轮回除外，reward hacking 的老问题依然存在。

此外，翁荔还首先提到了Evolutionary Search（进化搜索）。

如若说 Self-Harness 像是从失败中修补我方的责任系统，那么进化搜索则是把 Harness 成功酿成个可搜索对象。

它的逻辑像当然聘请：

先生成多个候选 Harness，让模子基于已有版块作念修改，再用 benchmark 或考据器评估阐发，留住好的版块，淘汰较差版块，然后络续下轮。

她还终点提到DGM（Darwin G ö del Machine）：成功让个 coding agent 去修改我方的 Harness 代码仓库自身。

实验里，用 Claude 3.5 Sonnet 作念基座模子，粗略单的启动配置起程，DGM 进化出来的 agent 果惊东谈主：

在 SWE-bench Verified 上的阐发从 20 提高到 50；

在 Polyglot 上从 14.2 提高到 30.7；

达到以至过了东谈主工盘算的 agent。

这表现，即使不动模子权重，Harness 自身也依然不错成为智力提高的搜索空间。

不外，这类法合适代码、算法、GPU kernel 等可自动评估的任务。

如若任务触及科研回味、家具永恒质料、复杂组织相助，评估就会慢得多，也暗昧得多。

Harness 会变强，但依然有鸿沟

翁荔并不觉得 Harness 是替代模子西席的道路，她的判断像是二者彼此强化。

实足老练的 Harness 能让模子自我纠正的量度轮回跑起来；而机灵的模子又能止 Harness 被过度盘算、保捏系统的可捏续。

永恒看，Harness 的许多纠正终可能被「内化」进模子自身的看成里——就像教唆词工程的手动技艺，跟着模子的指示跟从和明智力变强而舒服没那么紧要了。

但「说了了指标、不停、凹凸文、评估法度」这件事自身，从来莫得灭绝过。

不外，她也莫得躲避，罢了 RSI 这条路上目前存在的瓶颈：

评估器太弱太暗昧。当今能跑通自我纠正轮回的，基本王人是写代码、解数学题这类有明确、快速、客不雅反应的任务。而量度回味、调动、永恒科研价值，的确没法量化。

凹凸文和牵挂的人命周期问题。任务越自主、越立，需要经管的牵挂就越多，这件事翁荔觉得将来可能会成为智能自身的部分，而不仅仅停留在软件系统层面。

AI 生成

负面落幕容易被残暴。量度者首肯发表得胜的落幕，模子在海量以得胜案例为主的数据上西席，可能不太擅长判断什么时候该毁掉个假定、该如实阐发次失败。

各种坍缩。进化和强化学习类的轮回容易反复运用已知的文告形态，如若莫得疏淡机制去止，种群会舒服坍缩成同种案的变体。

Reward hacking。自我纠正轮回会化给定的任何信号——励来自单位测试，模子可能就去过拟合测试；来自评委模子，就可能学会针对地「凑趣」评委；来自榜单分数，就可能去运用榜单自身的毛病。

永恒健康和短期得胜之间的矛盾。以 coding agent 为例，它们依然能实实在在提高软件工程的往常分娩力，但化指标大多照旧短期的——能不成把咫尺任务作念完，而非能不成保护个由成百上千工程师共同关爱的代码库的永恒健康。

可关爱、权责鸿沟、转移老本、将来的调试职守，这些法度的沙盒西席基本还护理不到。

东谈主类的角。翁荔的觉得：东谈主类不会被踢出轮回，而是要往「环外」移动——在合适的时机、合适的概述层上提供监督，这亦然系统盘算时需要探讨了了的问题。

夙昔，大模子竞争主要看参数、数据、算力和明智力。

但当今，另个变量依然越来越难被忽略：Harness。

同个模子，放进不同 Harness 里，可能阐发出不同的智力——这件事果决从少数东谈主的不雅察成为了行业共鸣。

从翁荔这篇博客也能看出，「AI 自进化实验的工程进口是什么」，将会是下阶段要征询的。

博客原文：https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/

参考链接：https://x.com/tianyi/status/2074475185957380379

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