Harness Engineering for Self-Improvement

学完你能

• 解释递归自我改进（RSI）的定义及其在现代 AI 中的两种含义
• 说明 harness 与核心模型智能之间的分工与关系
• 描述面向目标的工作流循环：规划、执行、观察/测试、改进、再执行
• 用文件系统作为持久记忆来管理长程任务中的状态与产物
• 设计子智能体并行执行与后台任务监控的进程管理机制
• 列举主流编码智能体外壳的常见工具接口分组
• 说明上下文工程与工作流设计在 harness 优化中的作用
• 概述进化搜索与模型权重联合优化的自改进 harness 思路

适合你吗

课程特点

内容侧重

按内容目录判断

练习与项目

选一个你熟悉的任务，用文中的 harness 设计模式画出自己的工作流循环，并写出哪部分状态适合放文件、哪些子任务适合派子智能体；有条件的可参考文中 Karpathy 的 autoresearch 仓库动手搭建最小自动化外壳。

学习时长

2 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。

内容费用

费用待核验原站未说明

内容覆盖

• Harness Design Patterns（外壳设计模式）
• Pattern 1: Workflow Automation（工作流自动化）
• Pattern 2: File System as Persistent Memory（文件系统作为持久记忆）
• Pattern 3: Sub-agent and Backend Jobs（子智能体与后台任务）
• Case study: Coding Agent Harness（编码智能体外壳案例）
• Harness Layer vs Core Intelligence?（外壳层 vs 核心智能）
• Harness Optimization（外壳优化）
• Context Engineering（上下文工程）
• Workflow Design（工作流设计）
• Self-Improving Harness（自改进外壳）
• Evolutionary Search（进化搜索）
• Joint Optimization with Model Weights（与模型权重联合优化）
• Future Challenges（未来挑战）
• Appendix: Some useful benchmarks（附：相关基准）