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Grow the Harness, Not the Context: From Strategy-Free Scaffolds to Reusable Specialist Agents
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers developed Growing Harness, a method that learns agent control logic from task failures, converting recurring decisions into reusable code instead of repeated LLM calls.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building LLM agents handling multiple related tasks who need to reduce inference costs and maintain performance across model sizes.
- Achtung
- Results shown on specific benchmarks; generalization to other task domains and real-world deployment scenarios remains unclear from this paper.
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- agent
- llm
- language model
- reasoning
- serving
Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Context Editing & Tool-Result Clearing
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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