谷歌开源 Harness² 框架 GLM-5 跑分增 11.5 分

据 Woofun AI 消息，Google Research 开源 AI 工具链自改进框架 ，采用 Apache 2.0 协议并支持 和 。该框架允许 AI Agent 在不重新训练模型的情况下，自动调整系统提示词、记忆、Skills、工具规则以及脚本和插件。其核心机制是让 Agent 自行试错，针对新任务提出多套改进方案，由不同版本 Agent 执行并比较表现，最终组合出最优解。系统会记录有效修改及其原因，供后续任务参考。测试中，谷歌使用 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash。

在 基准上，GLM-5 搭配 OpenCode 仅经过一轮优化，平均成绩从 64.2 分提升至 75.7 分，超过未优化的 Gemini 3.5 Flash（72.4 分）。在法律任务测试中，GLM-5 部分评分标准通过率从 59.6% 升至 71.4%。实验默认由 Claude Opus 4.8 负责提出和实施改进，GLM-5 和 Gemini 主要负责执行。国内开发者 Joseph Zhou 展示了 Harness² 接入 的实验，称视觉任务表现持续改善。