agentic-harness-engineering
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Official AHE code — Agentic Harness Engineering: observability-driven automatic evolution of coding-agent harnesses (concurrent w/ meta-harness). NexAU-AHE reaches 84.7% ± 2.1 pass@1 on Terminal-Bench 2 (GPT-5.5). Lifts GPT-5.4 69.7→77.0% over 10 iters, beats Codex/ACE/Training-Free GRPO; frozen harness transfers to SWE-bench-Verified.
AI 简介
Agentic Harness Engineering（AHE）是一个面向编程智能体的可观测性驱动自动化优化框架，用于在固定基础大模型前提下，迭代演进其运行时‘驾驭层’（harness），包括系统提示、工具描述与实现、中间件、技能模块及长期记忆等组件。项目采用三层可观测性设计：组件级（基于NexAU的模块化Git追踪）、经验级（Agent Debugger压缩长轨迹为可审计报告）、决策级（Evolve Agent基于证据生成并验证修改）。适用于需要持续提升代码生成智能体在终端交互、软件工程任务（如SWE-bench）中稳定性和泛化能力的研发场景。
Python
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