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HarnessOpt-Bench: Evaluating LLMs at Harness Optimization
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- HarnessOpt-Bench mesure la capacité des LLM à optimiser les harnesses d'agents IA, c'est-à-dire les prompts, outils et code d'orchestration qui les entourent.
- Pourquoi ça compte
- Utile pour les ingénieurs construisant des systèmes agentic qui doivent évaluer si les LLM peuvent améliorer automatiquement les configurations sous contrainte budgétaire.
- Vigilance
- Les performances varient considérablement selon les tâches et conditions initiales, sans champion clair parmi les modèles frontière ou leurs harnesses natifs.
- agent
- agentic
- llm
- prompt
- eval
Les patterns derrière cette actualité
- Automatic Prompt Optimization
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- tau-bench (Tool-Agent-User)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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