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title: "Harness-as-Policy (Code as Policy)"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: concept
tags: ["agent", "code-synthesis", "policy", "LLM"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2603.03329"]
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# Harness-as-Policy (Code as Policy)

**Harness-as-Policy** 是 [[autoharness|AutoHarness]] 的终极形态：LLM 自动生成的代码**直接决定行动**，推理时不调用任何 LLM。这是 [[code-as-harness]] 框架中约束最弱、最灵活、也最大胆的模式。

## 相比于其他模式的根本区别

| 模式 | 推理时 LLM 调用 | 代码角色 |
|------|:---:|------|
| [[harness-as-action-verifier|Verifier]] | ✅ | 合法性守卫 |
| Action Filter | ✅ | 候选生成器 |
| **Policy** | ❌ | **决策者** |

## 训练

- 修改 heuristic value 包含 reward：`H = 0` (illegal) / `H = 0.5 + 0.5r` (legal)
- 使用 Gemini-2.5-Flash，最多 256 次迭代
- 平均 89.4 次迭代，heuristc value 达 0.939

## 成果

在 16 个 TextArena 1P 游戏上：

| Agent | 平均 Reward | 测试成本 |
|-------|:---:|------|
| **Harness-as-Policy** (ours) | **0.870** | ~$0 |
| GPT-5.2-High | 0.844 | ~$640 |
| Gemini-2.5-Pro | 0.707 | moderate |
| GPT-5.2 | 0.635 | ~$640 |

## 核心优势

1. **零推理成本**：纯 Python 代码运行，不需要 GPU
2. **超越大模型**：小模型（Flash）训练出的 code policy 超过 GPT-5.2-High
3. **可部署性**：代码可直接在生产环境中运行

## 局限

- 2P 游戏需要对手建模 + MCTS，纯代码更难处理
- 当前需要为每个游戏单独训练

## 相关

- [[code-as-harness]] — 框架哲学
- [[autoharness]] — 完整方法
- [[lou-autoharness-2026]] — 原始论文
