# إطار Harness² يعزز أداء وكلاء LLM في اختبارات مهنية

> يقدّم باحثون نظام Harness متكررًا يحسّن أداء GLM‑5 وGemini 3.5 Flash في ثلاث مجموعات من الاختبارات.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/ar/harness2-framework-improves-llm-agents-on-professional-benchmarks

أطلق فريق بقيادة Yanfei Chen إطار Harness²، وهو نظام جاهز للاستخدام يحسّن تلقائيًا الشيفرة التي تشغّل وكلاء نماذج اللغة الكبيرة. ويستخدم النظام مستويين من التكرار: خطوة على مستوى المهمة تقترح تعديلات وتختبرها من دون الحاجة إلى إجابات مرجعية صحيحة، وخطوة على مستوى Harness تستفيد من تلك التعديلات في المهام المستقبلية. وفي اختبارات على ثلاث مجموعات مهنية، رفعت خطوة تكرار واحدة نتائج GLM‑5 وGemini 3.5 Flash بما يصل إلى 11.5 نقطة في WorkBuddy‑Bench، و4.5 نقاط في JobBench، و11.8 نقطة مئوية في LAB.

## الحقائق

- نُشرت الورقة على arXiv في 2026‑10‑14
- تحسن يصل إلى 11.8 نقطة مئوية في اختبار LAB

## لماذا يهم

قد تتيح هذه الطريقة للمساعدات الذكية التكيف مع مهام جديدة في العالم الحقيقي من دون ضبط الشيفرة يدويًا، ما يفيد المطورين الذين ينشرون وكلاء LLM في بيئات متغيرة.

## المصادر والمراجع

1. [Harness^2: Recursive Agent Harnessing for an Open World](https://arxiv.org/abs/2610.14224) – arXiv, 2026-10-14

آخر تحديث: 2026-10-14