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Agenti a Linguaggio Naturale

Natural-Language Agent Harnesses

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

Abstract

Le prestazioni degli agenti dipendono sempre più dall'ingegneria degli harness, eppure la progettazione degli harness è solitamente nascosta nel codice del controller e in convenzioni specifiche del runtime, rendendo difficile il trasferimento, il confronto e lo studio come oggetto scientifico. Ci chiediamo se la logica di controllo di alto livello di un harness per agenti possa invece essere esternalizzata come un artefatto eseguibile portabile. Introduciamo gli Natural-Language Agent Harnesses (NLAH), che esprimono il comportamento dell'harness in linguaggio naturale modificabile, e l'Intelligent Harness Runtime (IHR), un runtime condiviso che esegue questi harness attraverso contratti espliciti, artefatti durevoli e adattatori leggeri. Su benchmark di programmazione e utilizzo del computer, conduciamo valutazioni controllate di fattibilità operativa, ablazione dei moduli e migrazione di harness da codice a testo.
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