据VentureBeat当地时间6月24日报道，Xiaomi研究团队发布AI代理自动演进框架HarnessX，目标是在无需调整底层模型的情况下，持续优化代理系统表现。
所谓“哈内斯”，是指连接大语言模型与外部环境的一套软件框架，通常包括提示词、工具调用、记忆管理和执行流程等部分。随着企业级AI代理开始承担更复杂、周期更长的任务，这类框架的设计愈发关键，但以往大多仍依赖人工设计和反复迭代。
HarnessX采用模块化架构，使“哈内斯”各组成部分可以独立替换和持续演进。其核心是名为AEGIS的自动优化引擎，整个流程由四个阶段组成：首先分析代理运行日志，其次规划改进方向，再生成代码级修改方案，最后通过评审与门控机制控制潜在副作用。
测试结果显示，在15组模型—基准测试组合中，HarnessX有14组实现性能提升，平均增幅为14.5%。其中，开源模型Qwen3.5-9B在规划类基准测试中提升44%，在软件工程基准测试中提升18.2%。
HarnessX还支持“协同演进”机制，即在优化“哈内斯”的同时，将改进过程中产生的运行数据用于强化学习，从而进一步提升模型表现。研究团队称，这一机制可额外带来平均4.7%的性能增幅，但目前仅适用于开源模型。
在具体配置上，研究团队使用Claude Opus 4.6作为元代理，执行实际任务的代理则采用Claude Sonnet 4.6和GPT-5.4。报道指出，当前元代理仍需依赖性能较强的前沿模型，这也是该方案现阶段的限制之一。
研究团队表示，后续更新将公开相关代码。
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Chi-gyu Hwang
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