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HarnessOpt-Bench: Evaluating LLMs at Harness Optimization
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers introduced HarnessOpt-Bench, a benchmark measuring how well large language models optimize AI agent harnesses, the prompts, tools, and orchestration code surrounding models.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building agentic systems who need to evaluate whether LLMs can automatically improve system configurations under budget constraints.
- Achtung
- Results show performance varies substantially across tasks and seed regimes, with no clear winner among frontier models or their native harnesses.
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Die Patterns dahinter
- Automatic Prompt Optimization
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- tau-bench (Tool-Agent-User)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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