長期記憶や自己改善には専用のハーネスが必要、という前提はもう古いのかもしれません。 タイトル: Harness as a Language: A Minimalist Agent Framework With Maximal Expressivity URL: ❓ JAZとは何ですか？ `invoke`というたった1つの基本要素だけで動くLLMエージェントフレームワークです。LLMが再帰的なinvoke呼び出しを含む実行可能コードを書き、実行環境内の変数としてすべてが見える、という最小構成になっています。 ❓ なぜこれが長期記憶の代わりになるのですか？ JAZはREPLの対話履歴を`__history__`という変数としてコード実行環境に公開します。エージェントはこれをプログラム的に参照し、サブエージェントに委任するときも参照渡しできるため、専用の記憶ストアを使わずに記憶・再想起を実現できます。 ❓ 専用ハーネスより性能が出るのですか？ 長期タスクのStuLifeベンチマークでは、専用メモリシステムLettaを遠距離再想起で8ポイント上回りながらコストは半分以下でした。AppWorldでの継続的改善タスクでも、専用ハーネスACEを上回る性能をより低コストで達成しています。 ❓ この研究の意義は何ですか？ 高度な能力には複雑なハーネスが必要という前提に疑問を投げかけ、表現力の高い最小限のループの中でモデル自体を強くする方向を示唆しています。 #AIエージェント# #LLM#

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