Life-Harness

Life-Harness 是一个旨在通过调整接口而非模型本身来优化确定性环境下大型语言模型（LLM）代理性能的项目。其核心功能包括从重复失败中学习并生成可重用的运行时干预措施，涵盖动作实现、环境契约、轨迹调节及程序技能等方面，而无需对模型进行再训练或修改环境。项目基于Python开发，支持多种模型骨架，并在7个基准测试和18种模型配置下实现了平均88.5%的相对性能提升。Life-Harness适用于需要提高冻结状态下的LLM代理在特定任务上表现的场景，特别是在希望保持原模型权重不变的情况下寻找解决方案的研究与应用场合。