Google 開源 Harness2，可在測試時重寫 Agent Harness

2026 年 10 月 18 日，Google Research 開源了 Harness2 框架，採用 Apache-2.0 協議。據 MarkTechPost 報道，該框架能在測試時重寫 agent 的 harness；僅一次 refinement，就讓 GLM-5 在 WorkBuddy-Bench 上提升 11.5 分，且沒有更新任何模型權重。

次日，即 10 月 19 日，Reddit 的 LocalLLaMA 社群有使用者發帖，對 Harness2 作了進一步描述：它能把任意 AI harness 變成隨時間自我改進的系統。帖子把 harness 解釋為模型之外的一切，包括 system prompt、工具、記憶、技能和 subagents；通常由人設計一次，agent 之後面對每個新任務都沿用這套固定配置。而在 Harness2 下，agent 會針對每個任務自行提出 harness 改動，執行多個候選版本，並通過比較各自表現選出更優方案，無需標準答案或評分。

兩篇材料在釋出時間、開源主體和協議上一致，但對能力的描述側重不同：MarkTechPost 給出了一次 refinement 帶來 11.5 分提升的具體數字，Reddit 帖子則強調按任務自我改進、多候選對比的機制，未給出量化結果。目前公開資訊停留在開源釋出與社群解讀階段。