自己進化型エージェントハーネス（Self-Evolving Agent Harness）の枠組み

モデルの重みを固定したまま、プロンプト、メモリ、ワークフロー、実行可能コンポーネントなどエージェントのソフトウェア基盤（ハーネス）をフィードバックに基づいて改訂する自己進化型の枠組みが提案された。採用された改訂は実行をまたいで保持され、進化的最適化による探索と、継続的PAC学習による信頼性の分析が行われる。期待汎化境界や、新しい独立した検証データを用いた高確率の採用規則などの理論結果が示され、コードと補足資料も更新され続けている。