Google открыла исходный код Harness2, который позволяет ИИ-агентам перестраивать собственную обвязку

Google Research опубликовала Harness2 — открытый фреймворк для ИИ-агентов с лицензией Apache-2.0. Об инструменте объявили 18 октября 2026 года. Он переписывает обвязку вокруг агента прямо во время тестирования, вместо того чтобы оставлять этот каркас неизменным.

Согласно опубликованному краткому описанию, один этап доработки повысил результат модели GLM-5 на WorkBuddy-Bench на 11,5 пункта. По сообщениям, этот прирост был получен без обновления весов модели.

Почему важна обвязка

В агентных системах обвязка — это слой вокруг модели: её инструкции, набор доступных инструментов и логика управления, которая определяет, как развивается задача. Одна и та же модель может работать существенно по-разному в зависимости от такой настройки. Harness2 использует рекурсивный подход: система сама перепроектирует этот слой, а не полагается на то, что инженеры будут настраивать его вручную.

Поскольку переобучение не требуется, подход указывает на способ извлечь больше возможностей из существующих моделей без дорогостоящих циклов обучения. Это может заинтересовать команды, у которых нет ресурсов для создания или дообучения собственных моделей.

Открытые вопросы

Публичных подробностей пока немного. Неясно, сохраняются ли подобные результаты на других моделях и бенчмарках, что происходит при нескольких этапах доработки и сколько дополнительных вычислительных ресурсов требует процесс. Заявленное улучшение на 11,5 пункта относится к одной модели на одном бенчмарке.

Разрешительная лицензия означает, что сторонние исследователи могут самостоятельно проверить эти утверждения. Релиз вписывается в растущее в отрасли мнение, что эффективность агентов зависит не только от базовой модели, но и от структуры, выстроенной вокруг неё, а Harness2 представляет собой конкретную попытку автоматизировать эту часть работы.