来源：微信公众号 AGI Hunt
作者：J0hn
斯坦福今天放出一篇论文，核心思路在于：让 AI 自动设计 Harness，替代人类工程师的手工调参。
在上一篇 Harness Engineering 的文章《模型不是关键，Harness 才是》中，我们提到：同一个模型，换一套 Harness，性能能翻倍。OpenAI、Anthropic、Stripe 各有各的编排哲学，但共识是：Harness 才是决定 Agent 表现的关键变量。
那……既然 Harness 这么重要，为什么还得靠人类工程师一轮一轮地手动迭代呢？
斯坦福的 Yoonho Lee（切尔西·芬恩的博士生）和 Omar Khattab（DSPy 的作者）给出了一个回答：把 Harness 优化本身也变成一个 Harness。
论文叫 Meta-Harness，名字起得差点让我以为是 Meta 的新模型……
01
先说结果
在文本分类任务上，Meta-Harness 比当前最好的人工设计方案 ACE 高了 7.7 个百分点，同时 context 用量只有 ACE 的四分之一。
在 IMO 级别的数学推理上，一个被自动发现的检索策略，在五个从未见过的模型上平均提升了 4.7 个百分点。
而在 TerminalBench-2 这个 Agent 编程基准上，Meta-Harness 自动发现的 Harness 拿到了 76.4% 的通过率，超过了人工精心调教的 Terminus-KIRA（74.7%），在所有 Opus 4.6 Agent 中排名第二。用 Haiku 4.5 跑的话，更是直接排名第一，超过所有已公开的 Haiku 方案。
Meta-Harness 在文本分类和 TerminalBench-2 上的表现
这组数据放在当前 Harness Engineering 那篇文章的语境下看，其实在回答一个更根本的问题：Harness 设计能不能被自动化？
答案似乎是，可以，而且效果还挺好。
02
怎么做的
Meta-Harness 的核心机制，其实还，挺简洁的。
想象一个程序员在调试代码。
他不会只看最终报错信息就动手改，而是会翻看之前的几次提交记录，对比哪些改动引入了 bug，哪些改动其实是有效的但被别的变更搞砸了。然后基于这些判断，提出下一轮修改。
Meta-Harness 做的就是这件事，只不过调试的对象从代码变成了 Harness 本身。
整个流程分三步循环：
Meta-Harness 搜索循环：翻档案→跑评估→存档
第一步，翻档案。一个 Coding Agent（论文用的是 Claude Code + Opus 4.6）去读文件系统里存储的所有历史记录，包括之前每一版 Harness 的源代码、评估分数、执行 trace。
第二步，跑评估。把新提出的 Harness 拿去跑实际任务，收集成绩和 trace。
第三步，存档。把这一轮的所有产物，代码、分数、推理过程、执行日志，全部写回文件系统，供下一轮查阅。
就这样，不断循环。
论文里的典型配置是跑 20 轮迭代，每轮评估约 60 个候选 Harness。
Meta-Harness 搜索循环流程
和已有的文本优化方法（OPRO、TextGrad、AlphaEvolve、GEPA 等）相比，Meta-Harness 最关键的设计选择在于：给 proposer 完整的文件系统访问权限，取代压缩后的摘要。
这个选择看起来简单，背后的考量却值得展开说说。
03
完整历史
现有的文本优化方法，基本都在做某种形式的信息压缩。有的只保留分数，有的只看最近一次的结果，有的让模型先生成一个摘要再做决策。
完整历史 vs 压缩摘要：信息完整度决定优化效果
这些压缩在小规模任务上问题不大。但 Harness 优化有个特殊之处：因果链条特别长。
一个 Harness 的某个设计决策，比如 prompt 里加了一句清理指令，可能在 30 步之后才导致 Agent 陷入死循环。如果你只看最终分数，或者只看压缩后的摘要，这种长程因果关系就被丢掉了。
论文做了一组消融实验，结果可以说，非常地说明了问题：
信息访问方式
中位数准确率
最高准确率
只看分数
34.6
41.3
分数 + 摘要
34.9
38.7
完整文件系统
50.0
56.7
只给分数和摘要，中位数准确率 34 左右。给完整的文件系统访问，直接跳到 50。
甚至摘要版的最高准确率（38.7）还不如完整版的中位数（50.0）。换句话说，压缩信息不只是损失了一些边角细节，而是丢掉了做出正确决策所需的关键线索。
作者 Yoonho Lee 在讨论中也提到，单次评估就能产生约一千万 token 的原始输出，远超任何模型的 context window。所以不能把所有东西塞进一个 prompt，必须让 Agent 自己决定去读什么。
实际运行中，proposer 每轮迭代平均读取 82 个文件（范围 69-99），其中 41% 是之前的 Harness 源码，40% 是执行 trace，剩下的是分数和其他文件。它的行为模式并非只看上一轮的结果，会跨越多轮历史做对比分析。
这也正是「完整历史」这个设计选择的价值所在：
让 Agent 自己做信息检索和因果推理，比人类预设的压缩规则更灵活，也更有效。
04
像人一样调试
论文里最精彩的部分，是附录 A 中那段 TerminalBench-2 的搜索轨迹分析。
Proposer 的调试之旅：从失败到转折
第 1-2 轮迭代，proposer 同时做了两件事：修复了一个结构性 bug（清理泄漏的标记符号），同时改写了 prompt 模板。两个候选都从 64.4% 的基线大幅回退了。
第 3 轮，proposer 做了一件很像人类工程师会做的事：它回去看了两个失败候选的改动记录，注意到两者有一个共同点，都改了 prompt 模板。于是它显式地推理：
“ 根本原因：prompt 模板的变更（cleanup 指令）导致 Agent 在任务完成前就删除了必要的状态。结构性 bug 修复和有害的 prompt 变更混在了一起。”
这是个典型的混杂变量（confound）识别。它把结构性修复和 prompt 变更拆开，单独测试了结构修复，验证了回退确实是 prompt 造成的。
接下来第 4-6 轮继续在控制流和 prompt 上做修改……继续失败。
到了这个阶段，proposer 倒是学到了一条经验规律：碰 prompt 和完成逻辑的改动风险太高。
第 7 轮，转折来了。
proposer 换了一个完全不同的策略：不再修改任何现有逻辑，改为纯粹的「加法」操作，在第一次 LLM 调用之前加一个环境快照命令，把当前系统环境信息追加到初始 prompt 里。不动别的，只加信息。
这个候选成了整个搜索过程中表现最好的。
第 8 轮，它把第 7 轮的「环境快照」和之前验证过的「标记符号清理」组合到一起，理由是这两个修复针对的是不同的失败模式，组合起来不会互相干扰。
第 10 轮出现了跨实验迁移：proposer 引用了一个来自另一轮搜索的结果，注意到「不要清理服务产物」这个策略在之前的实验中值 18 个百分点的提升。
整个过程就是一个工程师的调试思路：尝试、失败、识别混杂因素、隔离变量、切换策略、组合已验证的修复、甚至跨实验迁移经验。
只不过这个「工程师」是一个 Coding Agent。
05
搜索速度
和其他文本优化器相比，Meta-Harness 的搜索效率也值得关注。
在文本分类任务上，OpenEvolve 和 TTT-Discover 需要 40 次完整评估才能达到最终性能。Meta-Harness 在前 4 次评估内就追平了它们的最终成绩，然后继续上升，最终高出 10 个百分点以上。
为什么会快这么多呢？
论文把这归因于最小化的外部结构。OpenEvolve 和 TTT-Discover 都有预设的搜索框架，比如固定的变异算子、树搜索结构。这些结构在小规模问题上是有效的约束，但在 Harness 这种搜索空间巨大的问题上，反而成了限制。
Meta-Harness 的外层循环几乎没有预设结构：不指定 parent 选择规则，不限制 proposer 的检索范围，不约束修改的粒度。所有这些决策都交给 proposer 自己判断。
这种「去结构化」的设计在 2026 年初才变得可行，因为它依赖 Coding Agent 足够强大，能自主完成「读文件→推理→写代码→提交」这整个流程。论文在脚注里也坦率地说了这一点。
06
Harness 长什么样
论文还展示了 Meta-Harness 自动发现的几个 Harness 的具体结构，每个都是 100-1000 行的 Python 程序。
自动发现的草稿-验证策略流程
文本分类任务中，它发现了一个「草稿-验证」（Draft Verification）的两阶段策略。先检索 5 个最相似的样本做初始预测，然后基于这个初始预测，再检索 5 个「支持者」和 5 个「挑战者」（标签不同但很相似的样本），让模型决定是否修改判断。
这个设计的巧妙之处在于：第二轮检索依赖第一轮的预测结果，相当于一种 self-challenging 机制。没有人类预先指定这个策略，它从搜索过程中自然涌现了出来。
数学推理任务中，它发现了一个四路由的检索策略：把问题分类为组合数学、几何、数论和默认四种类型，每种类型用不同的检索和重排序参数。比如组合数学类问题偏好难度重排序来增加多样性，而几何类问题则倾向保留原始的结构匹配结果。
这些策略放在论文里看起来合理得近乎显而易见。但重点在于，它们全都是 Agent 通过反复试错自己「长」出来的，没有任何人类预设。
07
两个天花板
当然，这篇论文也有它的边界。
两层天花板：模型上限与 Harness 上限
Gregor 问到：
“ 如果 LLM 本身还推理不了这个问题呢？优化 Harness 不就只是在用更快的方式去量一个不会变的天花板吗？”
Yoonho Lee 坦率回应：
“ Harness 优化确实有一个由模型权重设定的天花板。LLM 系统有两个组件：模型和 Harness。这篇论文只自动优化了第二个组件。它不会创造权重中不存在的能力，但能把我们之前没用上的能力释放出来。”
这个回应，其实精确地呼应了我在 Harness Engineering 那篇文章里画的那张图：Big Model 和 Big Harness，两层天花板，缺一不可。
模型能力决定了理论上限，Harness 决定了实际达到的高度。
Meta-Harness 做的事情，是把 Harness 这一层的天花板尽量往模型天花板靠近。
另一个边界是泛化性的问题。有人担心 Meta-Harness 会不会过拟合到搜索集。论文在这一点上做了比较充分的验证：在文本分类上测试了 9 个从未见过的数据集，平均准确率 73.1%，超过所有基线。在数学推理上，同一个 Harness 在 5 个没见过的模型上都有效。
Yoonho Lee 还提到了一个值得注意的观点：在文本空间里过拟合，比在权重空间里过拟合要难得多。因为在 prompt 里「记住」特定任务的答案远不如在权重里做这件事高效。而且 Harness 的代码是可读的，人类可以直接检查有没有硬编码的投机取巧。
这和权重空间的黑箱优化……倒是形成了一个挺鲜明的对比。
08
第三篇章
如果把这篇论文放到整个 Harness Engineering 讨论的时间线上看，它打开的其实是一个新的篇章。
Harness Engineering 三篇章：从人工到全自动
第一篇章是「发现问题」。
Mitchell Hashimoto 说，每次 Agent 犯错就去工程化一个解决方案。OpenAI 的 Codex 团队用 5 个月和 100 万行代码证明了 Harness 比 Agent 本身更难搞。
第二篇章是「总结方法论」。
Anthropic 的工程博客详细展示了 GAN 式对抗、sprint 合约、Playwright 评估。Stripe 的 Minions 提出了 Blueprint 编排。这些都是人类工程师总结出的 Harness 设计模式。
而 Meta-Harness 开启的第三篇章……是「让 AI 自己来」。
当然了，这并不意味着人类工程师会被替代。
论文的 proposer 需要一个人类定义的「搜索技能」作为引导，包括初始 Harness 种群、评估指标、文件系统的组织方式。人类仍然在定义问题的边界和目标。
但在这个边界之内，具体的 Harness 设计决策，该用什么样的 prompt 结构、什么样的检索策略、什么样的状态管理逻辑，这些可以交给 Agent 去搜索。
回到 Anthropic 那篇博客《Anthropic 的 Harness 设计：build to delete》的核心观点：Harness 要 Build to Delete，造出来是为了有一天能拆掉。
Meta-Harness 提供了一个更激进的可能性：也许不需要等模型变强再手动拆，直接让 AI 替你重新设计一套更好的。
Noam Brown 说「别花六个月搭一个六个月后就被淘汰的东西」。
Meta-Harness 说，那就别自己搭了。
• 论文：https://yoonholee.com/meta-harness/paper.pdf
• 项目主页：https://yoonholee.com/meta-harness/
• 推文：https://x.com/yoonholeee/status/2038640635482456118
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