Agentes de Processamento de Linguagem Natural
Natural-Language Agent Harnesses
March 26, 2026
Autores: Linyue Pan, Lexiao Zou, Shuo Guo, Jingchen Ni, Hai-Tao Zheng
cs.AI
Resumo
O desempenho dos agentes depende cada vez mais da engenharia de *harnesses*, no entanto, o projeto desses *harnesses* geralmente está embutido no código do controlador e em convenções específicas do ambiente de execução, dificultando sua transferência, comparação e estudo como objeto científico. Questionamos se a lógica de controle de alto nível de um *harness* de agente pode, em vez disso, ser externalizada como um artefato executável portátil. Apresentamos os *Natural-Language Agent Harnesses* (NLAHs), que expressam o comportamento do *harness* em linguagem natural editável, e o *Intelligent Harness Runtime* (IHR), um ambiente de execução compartilhado que executa esses *harnesses* por meio de contratos explícitos, artefatos duráveis e adaptadores leves. Em benchmarks de codificação e uso de computador, realizamos avaliações controladas de viabilidade operacional, ablação de módulos e migração de *harnesses* de código para 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.