Onderzoekers van Google hebben EnvHarness als opensourcesoftware uitgebracht: een tool die de trainingsomgeving van een agent automatisch aanpast om zwakke plekken aan te pakken. De tool werkt boven op elke bestaande omgeving die de standaardaanroepen reset() en step() gebruikt. Plug-incomponenten kunnen de beginstatus, regels of waarnemingen wijzigen zonder de kerntaak of bijbehorende verifier aan te passen. De ingebouwde EnvRigger houdt de agent in de gaten, spoort terugkerende fouten op, maakt gerichte aanpassingen en test die via nieuwe interacties. Uit tests bleek dat modellen als Gemini 3.5 Flash en Claude Sonnet 4.6 op benchmarks als WebArena en ALFWorld 2,9–3,7 procentpunt beter presteerden.
Waarom het ertoe doet
Ontwikkelaars kunnen sneller betere agenten trainen, zonder benchmarks of verifiers opnieuw te hoeven bouwen.
