Google、AIエージェントが自らのハーネスを書き換えるHarness2をオープンソース化

Google ResearchがAIエージェント向けのオープンソースフレームワーク「Harness2」をApache-2.0ライセンスで公開しました。2026年10月18日に発表されたこのツールは、エージェントを取り囲むハーネスを固定したままにせず、エージェントのテスト中にその構造を書き換えます。

公開された概要によると、1回の改良ステップでGLM-5モデルのWorkBuddy-Benchにおけるスコアが11.5ポイント上昇しました。この向上はモデルの重みを更新することなく得られたとされています。

ハーネスが重要な理由

エージェントのシステムにおいて、ハーネスとはモデルを包む層のことで、指示文、呼び出せるツール、タスクの進行を決める制御ロジックなどが含まれます。同じモデルでも、この構成によって性能は大きく変わります。Harness2は再帰的なアプローチを取り、エンジニアが手作業で調整するのではなく、システム自身がこの層を再設計できるようにしています。

再学習を必要としないため、このアプローチは、高額な学習を行わずに既存モデルからより多くの能力を引き出す方法を示しています。独自のモデルを構築したりファインチューニングしたりする資源を持たないチームにとって、魅力的に映るかもしれません。

未解決の課題

現時点で公開されている詳細は限られています。他のモデルやベンチマークでも同様の効果が得られるのか、複数回の改良ステップではどうなるのか、この処理にどれだけ追加の計算資源が必要なのかは、まだ明らかではありません。報告されている11.5ポイントの改善は、1つのモデルと1つのベンチマークについてのものです。

寛容なライセンスのおかげで、外部の研究者も主張を自ら検証できます。今回の公開は、エージェントの性能は基盤モデルだけでなく、その周囲に構築される構造にも左右されるという分野で高まりつつある見方と一致しており、Harness2はその作業の一部を自動化する具体的な試みを示しています。