論文の概要: Recursive Harness Self-Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15524v1
• Date: Fri, 17 Jul 2026 00:21:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.720566
• Title: Recursive Harness Self-Improvement
• Title（参考訳）: Recursive Harness Self-Improvement
• Authors: Hyunin Lee, Jinglue Xu, Jeffrey Seely, Donghyun Lee, Matei Zaharia, Yujin Tang,
• Abstract要約: モデル-ハーネス共進化の下では、ハーネスはデータ生成コンポーネントであり、実行トレースは将来の基礎モデルを形成することができる。 本稿では,エージェントループのプロンプトレベル仕様としてハーネスを表現したRecursive Harness Self-Improvement (RHI)を紹介する。 RHIは、自身のリビジョン履歴に対してペアのフィードバックを使って、反復的にそれを洗練します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.432258880153125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Under model--harness co-evolution, harnesses are not merely inference-time scaffolds but data-generating components whose execution traces can shape future foundation models. This motivates harness-in-the-loop learning: optimizing harnesses for both immediate agent performance and the quality of traces used for future model training. However, continually updating provider-built scaffolds is costly and labor-intensive. We therefore investigate whether optimizing user-constructed harnesses in a task-specific manner can improve execution-trace quality while remaining computationally lightweight and requiring only a few update iterations. To this end, we introduce Recursive Harness Self-Improvement (RHI), which represents the harness as a prompt-level specification of the agent loop and iteratively refines it using pairwise feedback over its own revision history. Across 30 synthetic machine-learning research tasks spanning quantitative finance, robotics, and pharmacy, a few RHI iterations suffice to substantially raise the performance ceiling of low-reasoning-effort agents, exceeding the corresponding maximum-reasoning-effort setting while reducing inference cost by up to 60%. We show that these gains arise primarily from improved task-specific context management through more effective inter-agent information flow rather than longer reasoning traces. Finally, we formalize this behavior as an information-theoretic hypothesis for RHI's implicit optimization objective, suggesting RHI as a practical algorithm for continual learning within the paradigm of model--harness co-evolution.
• Abstract（参考訳）: モデル-ハーネス共進化の下では、ハーネスは単なる推論時の足場ではなく、実行トレースが将来の基礎モデルを形成することができるデータ生成コンポーネントである。 これはハーネス・イン・ザ・ループ学習を動機付け、即時エージェントのパフォーマンスと将来のモデルトレーニングに使用されるトレースの品質の両方にハーネスを最適化する。 しかし、プロバイダが構築した足場を継続的に更新することはコストが高く、労働集約的である。 そこで本研究では,タスク固有の方法でユーザ構築型ハーネスを最適化することで,計算処理の軽量さを維持しつつ,数回の更新イテレーションしか必要とせず,実行トレース品質を向上できるかどうかを考察する。 この目的のために、エージェントループのプロンプトレベル仕様としてハーネスを表現したRecursive Harness Self-Improvement (RHI)を導入し、それぞれのリビジョン履歴に対してペアフィードバックを用いて反復的に改善する。 定量的ファイナンス、ロボティクス、薬局にまたがる30の総合的な機械学習研究課題のうち、いくつかのRHIイテレーションは、推論コストを最大60%削減しつつ、対応する最大空洞効果設定を超える、低空洞効果剤のパフォーマンス天井を大幅に上げるのに十分である。 これらの利点は主に、長い推論トレースではなく、より効果的なエージェント間情報フローによるタスク固有のコンテキスト管理の改善によるものであることを示す。 最後に、この振る舞いをRHIの暗黙の最適化目標に対する情報理論仮説として定式化し、モデル-ハーネス共進化のパラダイムにおける継続学習の実践的アルゴリズムとして提案する。

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