# Harness² melhora agentes de IA em testes profissionais

> Pesquisadores apresentam um sistema recursivo que eleva o desempenho de GLM‑5 e Gemini 3.5 Flash em três conjuntos de testes.

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

Uma equipe liderada por Yanfei Chen lançou o Harness², uma estrutura plug-and-play que aprimora automaticamente o código usado por agentes de grandes modelos de linguagem. O sistema opera em dois níveis de recursão: uma etapa voltada à tarefa, que propõe e testa alterações sem precisar de respostas corretas de referência, e outra voltada à estrutura, que aprende com essas alterações para tarefas futuras. Em testes com três benchmarks profissionais, uma única etapa de recursão aumentou as pontuações de GLM‑5 e Gemini 3.5 Flash em até 11.5 pontos no WorkBuddy‑Bench, 4.5 pontos no JobBench e 11.8 pontos percentuais no LAB.

## Os fatos

- Artigo publicado no arXiv em 2026‑10‑14
- Melhora de até 11.8 pontos percentuais no benchmark LAB

## Por que importa

O método pode permitir que assistentes de IA se adaptem a novas tarefas do mundo real sem código ajustado manualmente, beneficiando desenvolvedores que implementam agentes de LLM em ambientes em constante mudança.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-10-14