ChatPaper.aiChatPaper

Natuurlijke-taalagenten Benutten

Natural-Language Agent Harnesses

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

Samenvatting

De prestaties van agenten zijn in toenemende mate afhankelijk van harness-engineering, maar harness-ontwerp zit doorgaans verweven in controllercode en runtime-specifieke conventies, wat het overdragen, vergelijken en bestuderen als wetenschappelijk object bemoeilijkt. Wij onderzoeken of de hoogwaardige besturingslogica van een agent-harness daarentegen kan worden geëxternaliseerd als een draagbaar uitvoerbaar artefact. Wij introduceren Natural-Language Agent Harnesses (NLAH's), die harness-gedrag uitdrukken in bewerkbare natuurlijke taal, en Intelligent Harness Runtime (IHR), een gedeelde runtime die deze harnesses uitvoert via expliciete contracten, duurzame artefacten en lichtgewicht adapters. Op codeer- en computergebruikbenchmarks voeren we gecontroleerde evaluaties uit van operationele haalbaarheid, module-ablatie en migratie van harnesses van code naar tekst.
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