Harness能力直接蒸馏进模型，北大等团队开源Agent训练新方法！

智猩猩AI整理

编辑：林夕

Agent越来越强，但真正决定一个Agent能不能把任务做好，已经不只有底层模型。

最近，北京大学团队联合香港科技大学研究者提出了一种新的Agent训练方法Harness-Zero，试图把原本存在于Agent Harness里的能力，直接蒸馏进模型参数。

在知识工作、工具使用和科学任务三个领域中，Harness-Zero将基础模型的宏平均任务成功率从23.3%提升到44.3%，提升21个百分点，相对提升约90.1%。

模型部署时已经不再使用原本的专用优化Harness，只保留最小Harness，但44.3%的成绩依然超过了基础模型继续挂载优化Harness时的41.7%。

同时，研究人员还发现，模型成功恢复了大量原本只存在于Harness中的行为，在28种Harness特有行为上的平均恢复率达到82.3%。

这项工作的核心问题非常直接：

如果Harness可以让Agent变强，能不能把Harness的能力直接训练进模型？

现在的Agent系统，通常会在模型外面再搭一整套复杂的Harness，包括工具、Memory、Skill、Middleware、上下文管理和各种工作流。

同一个底层模型，换一套Harness，实际执行能力可能就会发生明显变化。

这也带来了一个问题。

如果不同领域、不同任务甚至不同模型，都需要各自定制一套Harness，那么Agent系统只会越来越复杂。

Harness-Zero给出的思路，是反过来。

训练阶段让优化Harness指导模型，部署阶段再把这个Harness拿掉。

也就是说，与其不断给模型外挂新的能力，不如先利用Harness把模型训练出来，再把Harness诱导出来的行为写回模型参数。

这也是论文所谓的Harness Distillation。

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Harness-Zero到底在蒸馏什么？

Harness-Zero最核心的变化，并不是简单地把一套Harness复制到模型里。

它真正想蒸馏的，是Harness在执行过程中对模型行为产生的影响。

传统Agent系统里，模型遇到一个任务后，并不一定直接给出最终答案，而是会经历一系列动作。

比如读取文件、调用工具、检索Memory、检查结果、修改文件，再继续执行下一步。

这些行为背后，其实都有Harness在控制。

如果把Harness去掉，模型可能就不会主动做这些事情。

所以论文真正要解决的问题是：怎样把这些原本由Harness诱导出来的行为，变成模型自己的行为？

这也是Harness Distillation和普通SFT、轨迹蒸馏之间的区别。

普通轨迹蒸馏更关注“最后做对了什么”。

Harness-Zero则进一步关注：“为什么这个时候应该采取这个动作？”

它不是单纯复制一条成功轨迹，而是尝试把Harness对于Agent行为的干预本身变成训练信号。

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Agent-as-Harness：

让另一个Agent教模型怎么做

Harness-Zero最关键的技术设计，是论文提出的Agent-as-Harness。

整个过程可以简单理解成：Student → Harnessing Agent → 修正动作 → Environment

Student就是需要被训练的模型。

它首先按照自己的判断执行任务。

这时候，Harnessing Agent会观察Student准备采取的动作，并根据目标Harness判断这个动作是否合理。

• 如果没有问题，就直接执行。

• 如果发现Student遗漏了Harness要求的行为，Harnessing Agent就进行干预。

举一个论文中的典型行为。

Student准备直接修改一个文件。

但优化Harness希望Agent在修改之前，先检查文件内容。

那么Harnessing Agent就会把Student原本的动作调整为：先检查，再编辑。

这个经过修正的动作随后进入训练轨迹。

模型不断看到类似的行为之后，就有可能逐渐学会：以后遇到类似任务，我自己先检查。

原本属于Harness的规则，就开始转化成模型自身的执行习惯。

这里最关键的一点是，Harnessing Agent并不是简单地把自己的能力“借给”Student。

它必须在Student能够使用的Action Space范围内进行纠正。

也就是说，不能因为Teacher拥有更多工具，就直接要求Student执行一个Student本身无法完成的动作。

这样训练出来的行为，才真正有可能在部署时脱离原来的Harness。

这个机制首先要回答一个问题：让另一个Agent充当Harness，效果到底怎么样？

论文先在不更新模型参数的情况下做了对比。

结果显示，在6组 benchmark-model 设置上，Agent-as-Harness + evolved Harness 平均达到81.1%，高于传统 Code-as-Harness 的78.1%；如果没有 evolved Harness 提供指导，Agent-as-Harness平均只有69.2%。

为什么不能直接拿强模型轨迹训练？

如果目标只是让Student变强，一个很自然的想法就是：找一个更强的模型，让它把任务完成，然后直接拿这些成功轨迹训练Student。

但Harness-Zero的实验说明，这样做并不够。

在USPTO逆合成任务上，直接使用GPT-5.6 Sol生成的轨迹训练，最终测试pass@1只有12.0%。

即使加入Oracle Answer，让数据收集成功率达到98.6%，最终测试效果也只有15.0%。

而Harness-Zero通过Harness对Student当前行为进行针对性纠正后，最终达到30.0%。

这里的区别很关键。

一条成功轨迹只能告诉模型：“高手最后是这么做的。”

但Harness-Zero试图告诉模型的是：“在当前这个状态下，为什么应该这么行动。”

因此，它蒸馏的对象并不是简单的答案，而是Harness背后的行为策略。

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23.3%到44.3%，

拆掉Harness之后反而更高

最终实验是这篇论文最值得关注的结果。

研究人员在SpreadsheetBench、AppWorld和USPTO三个任务上进行了测试。

基础模型使用最小Harness时，宏平均任务成功率只有：23.3%。

直接挂载优化后的Harness之后：41.7%。

而经过Harness-Zero训练之后，部署时重新只使用最小Harness：44.3%。

也就是：23.3% → 44.3%。

而且这个44.3%还超过了继续挂载优化Harness时的41.7%。

三个任务的具体结果如下：

不过需要注意，Harness-Zero并不是三个任务都超过优化Harness。

在USPTO上，Harness-Zero的30.0%低于优化Harness的38.0%。

它最终领先，主要来自三个任务的整体宏平均成绩。

论文还做了一个很有意思的实验。

研究人员找出了28种只有优化Harness才会诱导出来的行为，包括Memory、Skill、Tool和Middleware等不同类型。

然后观察经过Harness-Zero训练之后，模型在没有这些专用Harness的情况下，还能不能自己表现出这些行为。

结果显示：28种行为的平均恢复率达到82.3%。

其中，“Inspect before editing”达到32/32，也就是100%恢复。

“Validate with RDKit”同样达到60/60，100%恢复。

但也存在迁移效果较弱的行为，比如“Retrieve complete pages”只有21/53，也就是40%。

这说明Harness-Zero并不是简单地复制整个Harness，而是在把其中一部分稳定的行为模式真正写进模型。

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Agent的下一步，

可能是把Harness“吃掉”

这也是Harness-Zero最值得关注的地方。

过去Agent能力升级，很大一部分思路是不断给模型外挂东西。

Memory不够，就加Memory；工具不够，就增加Tool；上下文管理不好，就增加Middleware；任务流程不稳定，就继续修改Workflow；最终的结果，就是Harness越来越复杂。

Harness-Zero提供了另一种方向：先让复杂Harness教模型，再让模型把Harness学进去。

• 训练阶段：复杂Harness → 行为指导

• 训练之后：行为指导 → 模型参数

• 部署阶段：模型参数 → 尽可能简单的Harness

如果这条路线继续发展，未来Agent的优化方式可能会发生变化。

大家不只是研究如何设计更强的Harness，还会研究如何让模型最终学会这个Harness。

从这个角度看，Harness-Zero做的并不只是一次Agent训练实验。

它实际上提出了一个更大的问题：

当Agent越来越依赖Harness时，Harness究竟应该永远作为模型外部的外挂存在，还是最终成为模型本身的一部分？

Harness-Zero给出的答案，是后者至少在目前这组三类任务实验中已经显示出可行性。

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