論文の概要: Harness as a Language: A Minimalist Agent Framework With Maximal Expressivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.26891v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 18:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.706666
• Title: Harness as a Language: A Minimalist Agent Framework With Maximal Expressivity
• Title（参考訳）: Harness as a Language: 最大表現力を備えたミニマリストエージェントフレームワーク
• Abstract要約: JAZは単一のLLMベースのプリミティブ呼び出しを公開し、組み込みフックセットを提供する。 JAZはReta(MemGPT)を8%上回り、StuLifeのリコールに重きを置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.79875341957468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern language-model agents are built around the \textit{agent loop}, where the LLM is placed in an environment exposing a set of tools, and the LLM has full control over the workflow by alternating between tool calls and observing their output. However, certain workflows currently require additional engineering beyond the agent loop itself, such as memory systems and self-improving systems. We built an LLM agent framework, JAZ, to explore the extent to which a minimal harness that is little more than the agent loop itself can accomplish tasks these specialized systems are built for. JAZ exposes a single LLM-based primitive invoke and provides a set of built-in hooks that allow the programmer to apply constraints and monitoring. Generalizing existing code-mode agent loops, \texttt{invoke} is the simplest loop that satisfies two defining properties: (1) the LLM can write arbitrary executable code that can include recursive \texttt{invoke}; (2) everything visible to the LLM --- all inputs to \texttt{invoke} as well as its interaction history with the code environment --- are variables in the code environment. We motivate our design from first principles, viewing \texttt{invoke} as a language primitive representing a function whose implementation is provided at runtime by an LLM every time it is called. To validate the design of our core \texttt{invoke} primitive, we evaluate \texttt{invoke} --- with only prompting, no manually designed tools, harness, or external systems (e.g., memory or the file system) --- on workflows traditionally implemented through specialized external harnesses. On long-horizon workflows requiring recall beyond the context window, JAZ invoke outperforms Letta (MemGPT) by 8\% at half its cost on the recall-heavy portion of StuLife. On continual self-improvement, JAZ invoke outperforms ACE by 4\% at a lower cost on AppWorld.
• Abstract（参考訳）: 現代の言語モデルエージェントは、XMLit{agent loop} を中心に構築されており、LLMはツールセットを公開している環境に配置され、LLMはツール呼び出しの交互化とアウトプットの観察によってワークフローを完全に制御する。 しかしながら、現在のワークフローでは、メモリシステムや自己改善システムなど、エージェントループ自体以外の追加のエンジニアリングが必要になる。 我々は、エージェントループ自体よりも小さな最小限のハーネスが、これらの特殊なシステムが構築されているタスクを達成できる範囲を調査するために、LLMエージェントフレームワークであるJAZを構築しました。 JAZは単一のLLMベースのプリミティブ呼び出しを公開し、プログラマが制約や監視を適用できるように、一連の組み込みフックを提供する。 既存のコードモードエージェントループを一般化すると、 \texttt{invoke} は2つの定義プロパティを満たす最も単純なループである: (1) LLMは、再帰的な \textt{invoke} を含む任意の実行可能なコードを書くことができる。 設計を第一原理から動機付け、呼び出されるたびに LLM によって実行時に実装が提供される関数を表す言語プリミティブとして \texttt{invoke} とみなす。 コア \texttt{invoke} プリミティブの設計を検証するために,従来から特殊な外部ハーネスによって実装されていたワークフロー上で,プロンプトのみを使用して,手作業で設計されたツールやハーネス,あるいは外部システム(メモリやファイルシステムなど)を使用せずに,‘texttt{invoke} ’ を評価する。 コンテキストウィンドウを越えてリコールを必要とする長時間水平ワークフローでは、JAZは、StuLifeのリコール重部分のコストの半分で、Leta(MemGPT)のパフォーマンスを8%向上させる。 継続的自己改善では、JAZ invokeは、AppWorldでより低コストでACEを4\%上回ります。

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