Better-Harness：用 Evals 驯服AI Agent

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我们总是把注意力放在选择更强的模型上，却忽略了一个关键事实：Agent 的表现上限,往往不取决于模型，而取决于包裹它的 Harness——那些提示词、工具描述和编排逻辑。 LangChain 团队在最新研究中提出了 Better-Harness 方法论：将 Evals 视为 Agent 系统的"训练数据"，通过采集、标签化、拆分优化集与留出集，构建一个半自动化的 Hill-Climbing ...

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我们总是把注意力放在选择更强的模型上，却忽略了一个关键事实：Agent 的表现上限,往往不取决于模型，而取决于包裹它的 Harness——那些提示词、工具描述和编排逻辑。

LangChain 团队在最新研究中提出了 Better-Harness 方法论：将 Evals 视为 Agent 系统的”训练数据”，通过采集、标签化、拆分优化集与留出集，构建一个半自动化的 Hill-Climbing 循环，让 Agent 系统像经典 ML 模型一样持续自我优化。

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