HarnessPro、性能とコストの両立を目指すAIエージェントハーネスの再帰的自己改善手法を提案

HarnessPro は、ラベルなしでAIエージェントのハーネスを進化させ、性能向上と実行コスト削減を両立させる手法である。GPT-5.5とCodexによるTerminal-Bench 2、SWE-Bench Pro、ProgramBenchでは、heavyモードがRHOと比べて平均合格率を2.0ポイント高め、タスク当たりコストを26.1%削減した。GLM-5.2とClaude Codeの組み合わせでも同じ優位性が成り立つ。