गूगल ने Harness2 को ओपन-सोर्स किया, जिससे AI एजेंट अपना हार्नेस खुद दोबारा लिख सकें

गूगल रिसर्च ने AI एजेंटों के लिए ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क Harness2 को Apache-2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया है। 18 अक्टूबर 2026 को घोषित इस टूल में एजेंट का परीक्षण चलते समय उसके चारों ओर के हार्नेस को दोबारा लिखा जाता है, न कि उस ढांचे को स्थिर छोड़ दिया जाता है।

प्रकाशित सारांश के अनुसार, एक एकल परिष्करण चरण ने WorkBuddy-Bench पर GLM-5 मॉडल का स्कोर 11.5 अंक बढ़ा दिया। बताया गया है कि यह सुधार मॉडल के वेट्स में किसी भी अपडेट के बिना आया।

हार्नेस क्यों मायने रखता है

एजेंट सिस्टम में, हार्नेस उस परत को कहते हैं जो मॉडल के चारों ओर लिपटी होती है: उसके निर्देश, वे टूल जिन्हें वह कॉल कर सकता है और नियंत्रण लॉजिक जो तय करता है कि कार्य कैसे आगे बढ़े। वही मॉडल इस सेटअप के आधार पर बहुत अलग प्रदर्शन कर सकता है। Harness2 एक रिकर्सिव तरीका अपनाता है, जिसमें सिस्टम इस परत को खुद फिर से डिज़ाइन करता है, न कि इंजीनियर इसे हाथ से ट्यून करें।

चूंकि इसमें कोई रीट्रेनिंग शामिल नहीं है, यह तरीका महंगे प्रशिक्षण रन के बिना मौजूदा मॉडलों से अधिक क्षमता निकालने की राह दिखाता है। उन टीमों को यह आकर्षक लग सकता है जिनके पास अपने मॉडल बनाने या उन्हें फाइन-ट्यून करने के संसाधन नहीं हैं।

खुले सवाल

अभी सार्वजनिक जानकारी सीमित है। यह स्पष्ट नहीं है कि इसी तरह के लाभ अन्य मॉडलों और बेंचमार्क पर भी दिखते हैं या नहीं, कई परिष्करण चरणों में क्या होता है, या इस प्रक्रिया के लिए कितनी अतिरिक्त कंप्यूट शक्ति चाहिए। बताया गया 11.5 अंक का सुधार एक बेंचमार्क पर एक ही मॉडल से संबंधित है।

उदार लाइसेंस का मतलब है कि बाहरी शोधकर्ता इन दावों को खुद परख सकते हैं। यह रिलीज़ उस बढ़ती सोच से मेल खाती है कि एजेंट का प्रदर्शन केवल अंतर्निहित मॉडल पर ही नहीं, बल्कि उसके चारों ओर बनी संरचना पर भी निर्भर करता है, और Harness2 उस हिस्से के काम को स्वचालित करने का एक ठोस प्रयास पेश करता है।