Google 开源 EnvHarness，动态调整智能体训练环境

Google 研究人员开源 EnvHarness，可根据智能体的弱点调整训练环境；论文报告称，在多个基准测试中加入该框架后，若干模型的表现有所提升。 EnvHarness 通过标准 reset() 和 step() 接口包装现有环境，提供可组合的 setup、rule 和 link 组件，分别用于设置初始状态、约束状态变化和调整智能体看到的观察内容，无需修改智能体或环境核心逻辑。论文称，Gemini、Qwen 和 Claude 等受测模型在 WebArena、SWE-bench Verified、ALFWorld 等测试中的表现提升了 2.9 至 3.7 个百分点。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。