Агенты, использующие естественный язык
Natural-Language Agent Harnesses
March 26, 2026
Авторы: Linyue Pan, Lexiao Zou, Shuo Guo, Jingchen Ni, Hai-Tao Zheng
cs.AI
Аннотация
Эффективность агентов все больше зависит от инженерии управляющих оболочек, однако проектирование таких оболочек обычно скрыто в коде контроллера и специфичных для среды выполнения соглашениях, что затрудняет их перенос, сравнение и изучение как научных объектов. Мы исследуем, можно ли вынести высокоуровневую управляющую логику оболочки агента в виде переносимого исполняемого артефакта. Мы представляем Управляющие Оболочки Агентов на Естественном Языке (УОАЕЯ), которые выражают поведение оболочки в редактируемом тексте на естественном языке, и Интеллектуальную Среду Выполнения Оболочек (ИСВО) — общую среду выполнения, которая исполняет эти оболочки через явные контракты, устойчивые артефакты и легковесные адаптеры. На примере тестов по программированию и работе с компьютером мы проводим контролируемые оценки операционной жизнеспособности, абляции модулей и миграции оболочек из кода в текстовое описание.
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.