論文の概要: HARBOR: Automated Harness Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20938v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 13:45:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.108169
• Title: HARBOR: Automated Harness Optimization
• Title（参考訳）: HARBOR: 自動ハーネス最適化
• Authors: Biswa Sengupta, Jinhua Wang,
• Abstract要約: 我々は、ハーネス設計が第一級の機械学習問題であると主張している。 本稿では,ブロック付加型SAASサロゲート,多要素コスト認識獲得,TuRBOトラスト領域から構築した参照解決器HARBORを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7324157162184157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon language-model agents are dominated, in lines of code and in operational complexity, not by their underlying model but by the harness that wraps it: context compaction, tool caching, semantic memory, trajectory reuse, speculative tool prediction, and the glue that binds the model to a sandboxed execution environment. We argue that harness design is a first-class machine-learning problem and that automated configuration search dominates manual stacking once the flag space exceeds a handful of bits. We defend this claim in two steps. First, we formalize automated harness optimization as constrained noisy Bayesian optimization over a mixed-variable, cost-heterogeneous configuration space with cold-start-corrected rewards and a posterior chance-constrained safety check, and give a reference solver, HARBOR (Harness Axis-aligned Regularized Bayesian Optimization Routine), built from a block-additive SAAS surrogate, multi-fidelity cost-aware acquisition, and TuRBO trust regions. Second, we instantiate the problem in a flag-gated harness over a production coding agent and report a controlled four-round manual-tuning case study against a fixed task suite and an end-to-end HARBOR run. The formulation itself is task-class agnostic: the configuration space, reward correction, acquisition, and safety check apply to any agent harness with a bounded flag space and a reproducible task suite.
• Abstract（参考訳）: 長い水平言語モデルエージェントは、コード行と運用上の複雑さにおいて支配的であり、その基盤となるモデルではなく、コンテキストのコンパクト化、ツールキャッシング、セマンティックメモリ、軌跡の再利用、投機的ツール予測、モデルをサンドボックス化された実行環境にバインドする接着剤によってラップされている。 フラグスペースがほんの数ビットを超えると、自動構成検索が手動の積み重ねを支配している、と我々は主張する。 私たちはこの主張を2つのステップで擁護する。 まず,ブロック付加型SAASサロゲート,多要素コスト認識取得,TuRBO信頼領域から構築した参照ソルバ,HARBOR(Harness Axis-aligned Regularized Bayesian Optimization Routine)を提案する。 第2に,生産用符号化エージェントよりもフラグゲートハーネスの問題をインスタンス化し,固定タスクスイートとエンドツーエンドHARBOR実行に対する制御された4ラウンド手動チューニングケーススタディを報告する。 構成空間、報酬補正、取得、安全チェックは、有界なフラグ空間と再現可能なタスクスイートを持つ任意のエージェントハーネスに適用される。

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