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2026-07-11 22:18:37 +08:00

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Lilian Weng Harness RSI 提纲摘记

来源:Harness Engineering for Self-Improvement

当 Lilian 发博客,所有的人都放下手上的活,先读为快。

AI未来将进入“递归自我改进”(Recursive Self-improvement RSI)阶段。Lilian博客讲的就是这个现在很热的话题RSI。

在博客中Lilian谈到:AI 自我改进不一定从模型直接改自己权重开始。更现实的近期路径,是先优化harness:它决定模型如何规划、调用工具、管理上下文、保存状态、评估结果、启动子任务,并在执行中不断迭代。她把 harness 定义为围绕基础模型的一整套执行系统,而不是简单的 prompt、memory、tools 拼装。

文章还拆分了几个现在已经比较明确的 harness 设计模式: 模式一:工作流自动化,让模型进入“计划、执行、观察/测试、改进、再执行”的循环。 模式二:把文件系统当作持久记忆,不把所有日志和状态都塞进上下文,而是把实验记录、代码 diff、错误轨迹、论文摘要等落到文件里。 模式三: 子代理和后台任务,让主代理可以并行探索、运行实验、监控日志,并把结果重新合并回来。

面向自我改进的 Harness 工程

日期:2026 年 7 月 4 日
预计阅读时间:28 分钟
作者:Lilian Weng

目录

Harness 设计模式

模式 1:工作流自动化

模式 2:将文件系统作为持久记忆

模式 3:子代理与后端任务

案例研究:Coding Agent Harness

Harness 层 vs 核心智能?

Harness 优化

上下文工程

工作流设计

自我改进的 Harness

进化搜索

与模型权重的联合优化

未来挑战

引用

附录:一些有用的基准测试

参考文献