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不改模型提升Agent表现的工程实践
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AI 综述
2026年10月20日，国际大厂FOD#172探讨在不更换模型的前提下提升AI智能体表现，报道提到两条路径：有人给harness增加工具与检查，有人则做减法精简。报道称AM-Bench用5个模型、4种harness跑了超2万次测试，发现排名取决于模型与harness的组合及评测指标；Harness Policy Distillation则让模型学会harness的操作规则，训练后可脱离额外控制文档工作。目前进展停留在该期报道所述内容，尚无后续更新。
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最新进展10月20日 05:51
FOD#172报道称AM-Bench超2万次测试显示Agent表现取决于模型与harness组合。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- 国际大厂FOD#172：不改模型，如何让 AI 智能体表现更好
本期 FOD 探讨在不更换模型的前提下提升 AI 智能体表现：有人给 harness 增加工具与检查，有人则做减法精简。AM-Bench 用 5 个模型、4 种 harness 跑了超 2 万次测试，发现排名取决于模型与 harness 的组合及评测指标；Harness Policy Distillation 则让模型学会 harness 的操作规则，训练后可脱离额外控制文档工作。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。