説明
Harness2は、オープンワールド環境における再帰エージェントハーネスのためにGoogle Researchによって設計された高度なフレームワークです。これは、モデルの重みを変更することなく、AIモデルの周りにあるシステム、すなわちハーネスを最適化することに焦点を当てています。このアプローチにより、効率的なタスク実行と二層の再帰プロセスを通じた継続的な改善が可能になります。
続きを読む
このフレームワークは、対照的な提案–プローブ–構成ステップを使用して現在のタスクの実行ハーネスを洗練させると同時に、将来のタスクのために持続的なハーネスに改善を記録します。この二重レベルの再帰により、システムは監視付きのファインチューニングやモデルパラメータの変更なしに、時間とともに適応し改善することができます。
Harness2は、GLM-5やGemini 3.5 Flashを含むさまざまなモデルやエグゼキュータをサポートしており、Vertex AIモデルがそのアーキテクチャの重要な要素となっています。このフレームワークは、Linux上でPython 3.12およびNode.js 20+で動作するように設計されており、ローカルデモにはGPUを必要とせず、CPU上で実行できます。
このフレームワークには、システムプロンプト、ガードレール、メモリ、ツールガイダンス、サブエージェント、スキル、スクリプト、プラグインなど、パフォーマンスを最適化するために調整可能な8つの編集可能なコンポーネントが含まれています。これらのコンポーネントにより、ユーザーは特定のタスクや環境に合わせてハーネスを調整し、AIシステムの全体的な効率と効果を向上させることができます。
Harness2は、公式にサポートされているGoogle製品ではなく、Apache 2.0ライセンスの下で運用されています。特にプロフェッショナルや法的な作業環境において、AIモデルの実行と改善のための柔軟で堅牢なフレームワークを必要とするユーザーのために設計されています。
- カテゴリーAI エージェントビルダー
- 料金モデルオープンソース
- デプロイセルフホスト
- プラットフォームLinux
Harness2の主要機能
再帰エージェントハーネス
二層の再帰プロセス
モデル重みの保持
8つの編集可能なコンポーネント
GLM-5およびGemini 3.5 Flashのサポート
LinuxおよびPython 3.12の互換性
デモにGPUは不要
Apache 2.0ライセンス
Harness2の使い方は？
インストール: Linux上にPython 3.12およびNode.js 20+をセットアップします。
設定: タスク最適化のために編集可能なコンポーネントを調整します。
実行: モデルの資格情報なしでローカルデモを実行します。
最適化: ハーネスの改善にPropose–Probe–Composeを使用します。
Harness2の使用例
- プロフェッショナル作業
- 法的作業
- オフィス自動化
- ウェブ開発
- コード実行
