HarnessNet：多智能体分层 harness 演化框架

Zhaoyuan Qiu 等作者提交论文预印本，提出 HarnessNet——一个面向多智能体系统（MAS）的分层 harness 演化框架。其基本单元 Agentron 由可演化的 forward harness、基础模型和本地优化器组成，本地优化器只能观测并修改该 harness，无需访问所有智能体的轨迹或原始环境反馈；Agentrons 通过分层图让环境反馈反向传播。 作者称，与单一全局优化器相比，HarnessNet 在取得相近性能提升的同时，尊重本地隐私，且每次优化器调用所需 token 和时间更少；一项迁移研究显示，替换基础模型后，演化出的 harnesses 仍联合有效，提示其可跨模型迁移。 上述效果均为论文自述，尚待独立验证，也未披露实验规模与具体任务范围。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。