Google Research и Northwestern создали самоулучшающуюся ИИ-систему Harness²

Google Research совместно с Северо-Западным университетом представила Harness² — механизм, при котором ИИ-агенты сами дорабатывают рабочие процессы и инструменты без дополнительного обучения. Система использует цикл Propose–Probe–Compose, модульные навыки, кастомные инструменты и субагентов, позволяя малым моделям обходить крупные на узких задачах.

• Цикл Propose–Probe–Compose дорабатывает harness по итогам выполнения задачи
• Модульные навыки и кастомные инструменты активируются по необходимости
• Субагенты управляют большими датасетами без потери контекста
• Ограничения: высокие вычислительные затраты и риски автономности