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Scaling Laws for Agent Harnesses

研究团队 发表 Effective Feedback Compute

更新于 2026年05月29日 23:26 1 条公开来源

发生了什么

研究团队 发表 Effective Feedback Compute

为什么值得关注

建议点开原文看 EFC 的定义与实验设置,因为它把 agent harness 调参从经验判断推进到可预测的资源分配问题。

信息来源

以下内容来自公开来源,可打开原文继续核验。

01

Scaling Laws for Agent Harnesses

twitter关注列表 2026年05月29日 22:45

原文介绍了一项关于 agent harness 的研究,提出 Effective Feedback Compute(EFC)这一坐标,用来只统计 agent 能真正利用的反馈,而不是原始 token 数和 tool call 数。研究显示,原始 token 和 tool-call 数量对 agent 失败的解释度在 R2=0.33 到 0.42,而 EFC 可将这一指标提升到 0.99。文章还指出,在相同 compute 预算下,仅通过重新分配“有用反馈”,成功率可从 0.27 提升到 0.90。

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