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title: "AutoHarness"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: concept
tags: ["agent", "code-synthesis", "game-playing", "LLM"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2603.03329"]
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# AutoHarness

**AutoHarness** 是 Lou et al. (Google DeepMind, 2026) 提出的一种 LLM Agent 增强方法：让 LLM **自动合成为自己服务的代码 harness**，以消除 Agent 在结构化环境中的非法动作。

## 问题背景

LLM Agent 在游戏中频繁产出非法动作（Gemini-2.5-Flash 78% 的象棋失利源于非法走子）。传统方案：
- **手写 harness**：脆弱、每游戏需重写
- **Fine-tuning**：昂贵、损害通用能力
- **推理时搜索**（如 Tree of Thoughts）：依赖 LLM 内部世界模型，易 hallucinate 合法转移

## 核心思想

**"Code as Harness"**：LLM 不仅扮演 Agent 的"大脑"，还为自己编写"保护壳"——一个外部的、可验证的程序来检查动作合法性。

## 搜索机制

- **[[thompson-sampling-code-search|Thompson Sampling 树搜索]]**：维护多个代码假设，平衡探索与利用
- **LLM 作为 mutation operator**：基于环境 feedback 提出代码改进
- **Critic**：提供结构化反馈（动作合法性、reward）

## 三种 Harness 形式

| 模式 | 描述 | LLM 推理时调用 |
|------|------|:---:|
| [[harness-as-action-verifier|Verifier]] | LLM 提议 → 代码验证 → 非法重试 | ✅ |
| Action Filter | 代码生成合法集合 → LLM 排序 | ✅ |
| [[harness-as-policy|Policy]] | 纯代码决策 | ❌ |

## 成果

- 145 个 TextArena 游戏 **100% 合法动作率**
- Flash+Harness 胜 Flash+Pro（裸奔）
- Code-as-Policy 超 GPT-5.2-High

## 相关

- [[lou-autoharness-2026]] — 原始论文
- [[code-as-harness]] — 框架哲学
- [[harness-as-policy]] — 终极形态
