Xudong Han(@Xudong07452910):这个博客讲 Agent Harness 自进化中比较重要的一个问题： Harness 跑分提高了，到底哪里真的变好了？作者提出 Harness-Delta Attribution，把一次提升拆成三部分：过拟合、更多 test-time compute，以及最后真正能泛化的改进。结果是在 ALFWorld 和 LiveMath 上，大量提升其实来自 Harness 学会了数据集里的规律和 shortcut；CREATE 上，不少收益单纯增加模型调用次数就能拿回来。到了 held-out test，16 组实验里甚至有 4 组进化后的 Harness 比原来的 baseline 更差。 SWE-bench 上能看到比较明显的可泛化提升，但主要集中在能力较弱、还有提升空间的模型。我觉得这对 Agent 自进化研究有一个提醒。以后看到「Harness 自动进化后 +20%」，需要多问一步：这 20% 里有多少学到了可复用的方法，有多少只是记住 Benchmark，或者花了更多 Token 和调用次数。文章：

2026.08.15 06:10

这个博客讲 Agent Harness 自进化中比较重要的一个问题： Harness 跑分提高了，到底哪里真的变好了？作者提出 Harness-Delta Attribution，把一次提升拆成三部分：过拟合、更多 test-time compute，以及最后真正能泛化的改进。结果是在 ALFWorld 和 LiveMath 上，大量提升其实来自 Harness 学会了数据集里的规律和 shortcut；CREATE 上，不少收益单纯增加模型调用次数就能拿回来。到了 held-out test，16 组实验里甚至有 4 组进化后的 Harness 比原来的 baseline 更差。 SWE-bench 上能看到比较明显的可泛化提升，但主要集中在能力较弱、还有提升空间的模型。我觉得这对 Agent 自进化研究有一个提醒。以后看到「Harness 自动进化后 +20%」，需要多问一步：这 20% 里有多少学到了可复用的方法，有多少只是记住 Benchmark，或者花了更多 Token 和调用次数。文章：