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Natürlichsprachliche Agenten nutzen

Natural-Language Agent Harnesses

March 26, 2026
Autoren: Linyue Pan, Lexiao Zou, Shuo Guo, Jingchen Ni, Hai-Tao Zheng
cs.AI

Zusammenfassung

Die Leistung von Agenten hängt zunehmend von Harness-Engineering ab, doch das Harness-Design ist meist in Controller-Code und runtime-spezifischen Konventionen verborgen, was den Transfer, Vergleich und die wissenschaftliche Untersuchung als Forschungsobjekt erschwert. Wir stellen die Frage, ob die hochrangige Steuerlogik einer Agenten-Harness stattdessen als portierbares ausführbares Artefakt externalisiert werden kann. Wir führen Natural-Language Agent Harnesses (NLAHs) ein, die Harness-Verhalten in editierbarer natürlicher Sprache abbilden, sowie Intelligent Harness Runtime (IHR) – eine gemeinsame Laufzeitumgebung, die diese Harnesses durch explizite Verträge, dauerhafte Artefakte und leichtgewichtige Adapter ausführt. Anhand von Coding- und Computer-Nutzungs-Benchmarks führen wir kontrollierte Evaluationen zur operationalen Machbarkeit, Modulablation und Migration von Code-zu-Text-Harnesses durch.
English
Agent performance increasingly depends on harness engineering, yet harness design is usually buried in controller code and runtime-specific conventions, making it hard to transfer, compare, and study as a scientific object. We ask whether the high-level control logic of an agent harness can instead be externalized as a portable executable artifact. We introduce Natural-Language Agent Harnesses (NLAHs), which express harness behavior in editable natural language, and Intelligent Harness Runtime (IHR), a shared runtime that executes these harnesses through explicit contracts, durable artifacts, and lightweight adapters. Across coding and computer-use benchmarks, we conduct controlled evaluations of operational viability, module ablation, and code-to-text harness migration.
PDF111March 31, 2026