斯坦福团队发布Meta-Harness，让AI自动优化模型调用框架

斯坦福团队提出Meta-Harness方法，让Coding Agent自主迭代优化Harness框架，每轮保留完整执行轨迹而非压缩摘要，信息保留带来15个百分点的性能提升；在编程Agent任务中超越人类手工方案，自主发现环境自举等优化策略，文本分类仅需4次迭代即匹配竞品40次的效果；该方法重新定义了模型能力与框架工程的关系：Harness优化被自动化后，模型变强时框架自动变薄，实现Anthropic所说的”Build to Delete”。