2025年：将LLM API集成到你的测试工具中；2026年：设计测试工具以便在你的Agent中运行

X AI KOLs Following 2026/06/23 00:00 新闻

llm api agent harness engineering prediction

摘要

一个简短的预测：2025年工程师会将LLM API集成到他们的测试工具中，而2026年他们会设计测试工具以便在Agent中运行。

2025年：将LLM API集成到你的测试工具中 2026年：设计测试工具以便在你的Agent中运行

查看原文

查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/23 07:45

2025：将 LLM API 集成到你的工程框架中

2026：设计工程框架以适配你的智能体

相似文章

Reddit r/AI_Agents

作者分享了构建高效智能代理工具的见解：最好的工具最大限度地减少对大语言模型（LLM）在琐碎任务上的依赖，将其保留用于复杂推理，从而将真正的代理工具与简单的包装器区分开来。

Hacker News Top

Self-Harness 提出了一种新范式，其中基于LLM的智能体通过挖掘模型特定的弱点、提出框架修改，并通过回归测试验证这些修改，从而迭代地改进自身的运行框架，在Terminal-Bench-2.0上跨多个基础模型取得了显著的性能提升。

X AI KOLs Following

本文介绍了自我束具（Self-Harness），一种新的范式，其中基于LLM的智能体能够迭代地改进自身的操作束具——包括提示、工具和控制流程——无需人类工程师或更强大的外部智能体，在多个模型上取得了显著的性能提升。

arXiv cs.LG

本文研究LLM智能体的框架设计，将其分解为任务拆解和引导执行，并展示了更精细的框架并非一致更好；它揭示了失败模式，并提出了部分框架的有效性。

arXiv cs.AI

这篇立场论文认为，在长期跨度的LLM智能体任务中，执行框架（即围绕语言模型的上下文构建、工具交互、编排和验证的基础设施层）往往比模型本身更能决定性能，而当前的基准测试错误地将框架层面的提升归因于模型改进。它提出了一种框架感知的评估框架，包含披露标准和方差分解协议。