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DeepSeek Harness团队开源Super-agent超级智能体底层架构原型，通过双层架构、事件驱动、异步多信道交互、存算分离和外部Watchdog实现持续在线、多任务并行与异常自愈，初步实验中50%的任务在12.4分钟内完成、95%在15.7分钟内完成，该原型并非正式产品。
Google Cloud AI Research等团队发布T2J-Bench，以63个整仓任务评测Coding Agent将PyTorch迁移至JAX的行为保真度，并提出TwinHarness，使Claude-Code与opus-5组合的总体得分从0.649升至0.723，相对提升11.4%。
DeepSeek Harness 团队发表技术文章，介绍由 Router 统筹、Worker 执行的 Super-agent 架构，支持跨会话并行、主动响应外部事件和长期在线，并已用于内部研发协作，相关原型 dsh-superagent-prototype 已开源但尚非正式产品。
文章精选10组仍有近期维护记录的DeepSeek Harness插件，涵盖短剧创作、消息编辑、dsh-pet桌宠、QQ Bot与dsh-wechat手机端任务下达、视频筛选、网页搜索、浏览器操作、办公文件、交互界面、上下文查看及DSH Market插件市场。
钛动科技在广州TGC 2026科技增长大会发布行业首个Pro Agent Navos Pro，以专业、主动、盈利三项能力连接专业模型、数据与Agent Harness，推动AI for Work创造可衡量的商业回报。
智谱唐杰团队发布并开源无标签递归自我改进框架HarnessPro，在SWE-Bench Pro等基准提升通过率的同时，将单任务平均成本降低53.0%。
AI Agent 能否像研究人员一样，从论文中学习？
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
谷歌开源Harness²递归自我改进项目，使大模型无需修改权重即可自主优化外围脚手架，单步改进让GLM-5在WorkBuddy-Bench上提升11.5分。
英伟达正式开源机器人智能体框架ASPIRE V1.0，使机器人可自主编程、调试、复盘并沉淀可复用Skill，换用GPT-6 Astra后，一夜将LIBERO-Pro任务成功率推至99%，Robosuite和BEHAVIOR-1K代表性任务均达100%。