연구자들은 Living-Harness를 제안했는데, 이는 완료된 트래젝토리와 평가자 신호를 유한한 하네스 업데이트를 위한 사후 증거로 변환하는 자기 진화형 에이전트 하네스입니다. Evolution-SOP의 지침에 따라 시스템은 에피소드 추상화와 구조화된 업데이트 증거를 추출하여 에피소드 메모리와 상태 그래프를 작성합니다.
- Living-Harness는 트리거 조건, 실패 패턴 및 복구 조치를 에피소드 메모리로 기록합니다.
- 절차적 복구를 위해 노드, 수리 간선 및 전이 규칙의 상태 그래프를 유지합니다.
- 업데이트된 하네스 상태를 검색하여 도구와 기본 컨텍스트가 고정된 상태에서 향후 상호작용을 안내합니다.
- τ²-Bench와 MultiWOZ-2.4에서 파생된 여덟 가지 상호작용 환경에서 가장 강력한 베이스라인 대비 평균 Pass@1을 각각 10.07포인트와 9.91포인트 향상시킵니다.
진화한 하네스 상태는 모델 백본 전반에 걸쳐 검색 전용 재사용을 지원하며, 이를 통해 절차적 수리가 진화 주기 동안 누적됩니다.