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HarnessOpt-Bench: Evaluating LLMs at Harness Optimization
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers introduced HarnessOpt-Bench, a benchmark measuring how well large language models optimize AI agent harnesses, the prompts, tools, and orchestration code surrounding models.
- なぜ重要か
- Matters for engineers building agentic systems who need to evaluate whether LLMs can automatically improve system configurations under budget constraints.
- 注意点
- Results show performance varies substantially across tasks and seed regimes, with no clear winner among frontier models or their native harnesses.
- agent
- agentic
- llm
- prompt
- eval
この話題の背景にあるパターン
- Automatic Prompt Optimization
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- tau-bench (Tool-Agent-User)
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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