Google lança framework de agente recursivo de código aberto para melhorar o desempenho do modelo

A Google Cloud AI Research lançou o Harness², um framework de código aberto projetado para melhorar o desempenho dos agentes sem exigir um modelo melhor. O framework permite que os desenvolvedores refinem o harness de um agente durante a implantação, concentrando-se em componentes como prompts, ferramentas, memória e orquestração. Ao contrário dos métodos tradicionais que dependem de rótulos ou casos de teste, o Harness² opera em um ambiente aberto, onde as tarefas são imprevisíveis e não há um verificador que confirme a correção. O framework apresenta oito componentes editáveis, expandindo o trabalho anterior adicionando um elemento adicional. Suporta dois modos recursivos—paralelo e sequencial—que escalam os processos de pesquisa e refinamento. Testes em benchmarks como o WorkBuddy-Bench mostraram resultados aprimorados para executores mais fracos, com o GLM-5 superando o Gemini 3.5 Flash após uma etapa. O projeto está disponível no GitHub, com instruções para execução local e baseada em modelos. A documentação do framework é direcionada para Linux, Python 3.12 e uv, com dependências opcionais como Node.js, a Google Cloud CLI e Docker. Os usuários podem executar os dois modos de recursão sem credenciais do modelo, embora configurações avançadas exijam ferramentas adicionais. O lançamento inclui links para o artigo, o repositório do GitHub e a página do projeto, com crédito dado aos pesquisadores. A Google incentiva o envolvimento por meio de mídias sociais e newsletters, expandindo seu alcance da comunidade.