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Turbo Harness는 에이전트가 재귀적으로 자체 개선할 수 있도록 돕는 새로운 프레임워크입니다. 기존의 글로벌 하네스 최적화 방식의 한계를 극복하고, 사전 학습된 정보를 활용하여 각 개별 인스턴스에 맞춤형으로 하네스를 조정합니다. 이를 통해 다양한 작업 환경에서 높은 성능 향상을 입증했습니다.
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원문 바로가기효과적인 하네스를 탐색하는 과정을 자동화하는 것은 에이전트가 재귀적으로 자체 개선할 수 있도록 하는 중요한 단계입니다. 기존의 하네스 최적화는 일반적으로 모든 작업 인스턴스에 균일하게 적용되는 단일 글로벌 하네스를 생성합니다. 하지만 평균적으로 잘 작동하는 하네스가 모든 인스턴스에 최적인 것은 아닐 수 있습니다. 우리는 Turbo Harness라는 프레임워크를 소개하는데, 이 프레임워크는 원래의 최적화 과정에서 생성된 정보를 재사용하여 전역적으로 최적화된 하네스를 각 인스턴스에 맞게 조정할 수 있습니다. 구체적으로, Turbo Harness는 완료된 글로벌 하네스 최적화 실행 중에 생성된 아티팩트들을 재활용하고 이를 구조화된 플레이북으로 요약합니다. 우리는 이 사전 최적화 경험을 활용하여 전역 하네스에 인스턴스별 패치를 생성하도록 하네스 에디터를 훈련시킵니다. 추론 시간(inference time)에, 에디터는 해당 인스턴스와 플레이북을 사용하여 실행 모델이 작동하는 맞춤형 하네스를 구성합니다. 수치적 실험을 통해, 우리는 Turbo Harness가 대화형 에이전트 작업, 소프트웨어 엔지니어링, 장기 지평선 터미널 작업을 아우르는 7개의 벤치마크 전반에 걸쳐 기존의 하네스 최적화 기준선(baseline)들보다 일관되게 우수함을 보여줍니다.