Agentes de Lenguaje Natural en Acción
Natural-Language Agent Harnesses
March 26, 2026
Autores: Linyue Pan, Lexiao Zou, Shuo Guo, Jingchen Ni, Hai-Tao Zheng
cs.AI
Resumen
El rendimiento de los agentes depende cada vez más de la ingeniería de *harnesses*, sin embargo, el diseño del *harness* suele estar enterrado en el código del controlador y en convenciones específicas del entorno de ejecución, lo que dificulta su transferencia, comparación y estudio como objeto científico. Nos preguntamos si la lógica de control de alto nivel de un *harness* de agente puede, en cambio, externalizarse como un artefacto ejecutable portable. Presentamos los *Natural-Language Agent Harnesses* (NLAHs), que expresan el comportamiento del *harness* en lenguaje natural editable, y el *Intelligent Harness Runtime* (IHR), un entorno de ejecución compartido que ejecuta estos *harnesses* mediante contratos explícitos, artefactos duraderos y adaptadores ligeros. En diversos puntos de referencia de programación y uso de computadoras, realizamos evaluaciones controladas de viabilidad operativa, ablación de módulos y migración de *harnesses* de código a texto.
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.