Let's take a drive.

AIエージェントが、自分の『道具箱』を書き換える仕組みが登場しました。モデルの重みは更新せず、外側の設定だけを改善します。GoogleがHarness2をオープンソースで公開したのです[1]。前回は自己改善型エージェントの現在地を確認しました。今回は、GitHubと論文に載った具体的な部品と数値を追跡します。

Harness2の狙いは、モデルの外側にあるharnessの最適化です。harnessとは、モデルをエージェントとして動かすための全体セットです[2][3]。中身はsystem prompt、tools、memory、skills、orchestrationなどです。orchestrationは、複数の処理や道具の段取りのことです。GitHubのREADMEとその最新版、論文が同じ枠組みを示しています[2][3][7][7]。論文が想定するのは、設計時に見ていないタスクが来るopen worldです[7][7]。事前に用意した設定が、そのまま通用しない場面が前提です。

注目は2つの再帰です。1つ目のtask-level recursionは、今のタスク向けにharnessを直します。edit(編集)を提案し、同じタスクでprobe(試し)ます。実行結果の振る舞いの差から、compose(組み合わせ)ます。正解やgrader(採点器)は要りません[2][3]。2つ目のharnessing-level recursionは、改善の履歴を保存します。採用したharnessと、根拠となるlesson(教訓)です[1][2]。保存内容は次の改善に使われます。この2段構えが、単発の試行錯誤との違いです[3]。

公開されたREADMEでは、編集できる部品が8つに絞られています。system prompt、guardrails、memory、tool guidance、subagents、skills、scripts、pluginsです[2][3]。guardrailsは、AIの振る舞いを守る安全装置です。subagentsは、親から作業を任される補助エージェントです。8部品は、context(文脈)の組み立て、toolの使い方、作業の割り振り、道具を呼び出す繰り返し処理を制御します。モデルの内部ではなく、外側の設定をいじる話です。guardrailsやpluginsまで含めると、単なるプロンプト調整より広い範囲を扱います[2]。

数値も出ています。GLM-5とGemini 3.5 Flashを使い、3つのprofessional benchmarkと4つのmodel-harness設定で試しました[2][3]。model-harness設定は、モデルとharnessの組み合わせです。Harness2の1ステップだけで、WorkBuddy-Benchは最大11.5点、JobBenchは4.5点改善します。LABのpartial pass rate(部分的な合格率)は、11.8ポイント伸びました[2][3]。task-level recursionの予算を増やすと、さらに伸びます[2]。重要なのは、1ステップで改善した点です。多くのrounds(試行回数)を前提にしていません[1]。比較相手はbase harness(初期設定)で、重み更新なしの差です[1]。

Redditの投稿は、この仕組みを「no correct answers or graders are needed」と説明します[1]。1回の編集でも元のharnessを超え、回数を増やすとスコアが上がったとあります[1]。1つのタスクで得た改善は、次のタスクに持ち越されます。future editsがsmarterに始まる点も強調されています[1]。ベンチマークはGemini 3.5 FlashとGLM-5で、legal、office、professional workの各分野です[1]。

ただし、万能ではありません。改善の材料は、正解ではなく実行の振る舞いの差です[2]。評価が難しいopen worldでは、失敗の型をうまく拾えない恐れがあります。Google開発者ブログのタイトルには、evaluate、iterate、guardの語が並びます。評価とガードレールが前提の作りです[4]。解説記事も、この仕組みを「agentsが自ら改善する」と整理しています[5]。実験ドキュメント(experiments docs)には試行の記録が置かれ、再現の手がかりになります[6]。正解がない分、評価の難しさは残ります[2][4]。

実装面では、Linux、Python 3.12、uv(Pythonの環境管理ツール)で動きます。ローカルdemoは認証情報不要で、決まった手順で動く編集機能と実際のPython実行により、両方の再帰を試せます[2][3]。モデルを実際に動かすベンチマーク計測には、Node.js 20+やGoogle Cloud CLIが必要です[2]。parallelとsequentialの再帰モード、OpenCodeとCodexの実行環境(executors)にも対応します[2]。Harness2は、AIエージェントの『賢さ』を重みではなく、外側のバージョン管理に置き換えた形です。AIエージェントの設計が、固定セットから継続的な改善対象に変わりました[1][2]。外側の改善は、モデルの更新が止まっても残る可能性があります。hackerな関心がある人なら、8部品を自分で書き換えてみたくなるでしょう。

引用ソース

1. Reddit Reddit r/LocalLLaMA: Google Open Sources Harness2 for Self Improving AI Agents — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x9gfnb/google_open_sources_harness2_for_self_improving/
   

   Google Open Sources Harness2 for Self Improving AI Agents

2. Web記事 記事全文: google-research/harness2 – GitHub — https://github.com/google-research/harness2
   

   A harness is the system around a model that enables it to act as an agent: prompts, tools, memory, skills, orchestration, and more. Harnessing is the process of optimizing that system.
   Harness² is a plug-and-play framewo

3. Web記事 記事全文: harness2/README.md at main · google-research/harness2 · GitHub — https://github.com/google-research/harness2/blob/main/README.md
   

   A harness is the system around a model that enables it to act as an agent: prompts, tools, memory, skills, orchestration, and more. Harnessing is the process of optimizing that system.
   Harness² is a plug-and-play framewo

4. Web記事 Web検索: The Anatomy of Harness Engineering: How to Evaluate, Iterate, and Guard … — https://developers.googleblog.com/en/the-anatomy-of-harness-engineering-how-to-evaluate-iterate-and-guard-ai-coding-agents/
   

   The Anatomy of Harness Engineering: How to Evaluate, Iterate, and Guard …

5. Web記事 Web検索: Harness² Explained: Google Research's Framework That Lets Agents … — https://cldnavi.com/en/blog/harness2-google-research-2026/
   

   Harness² Explained: Google Research's Framework That Lets Agents …

6. Web記事 Web検索: harness2/docs/EXPERIMENTS.md at main · google-research/harness2 — https://github.com/google-research/harness2/blob/main/docs/EXPERIMENTS.md
   

   harness2/docs/EXPERIMENTS.md at main · google-research/harness2

7. Web記事 Web検索: Harness^2: Recursive Agent Harnessing for an Open World — https://arxiv.org/pdf/2610.14224
   

   Harness^2: Recursive Agent Harnessing for an Open World

8. Web記事 Web検索: Harness2: Recursive Agent Harnessing foran Open World — https://arxiv.org/html/2610.14224v1
   

   Harness2: Recursive Agent Harnessing foran Open World

※ 本記事はAIにより、Reddit・Hacker News・5ch・Xトレンドの公開投稿・トレンドを軸に、その話題をWeb検索で深掘りして集めた一次情報(記事全文・HNコメント)を併せて自動生成されました。本文中の[n]は末尾の引用ソース番号です。内容の正確性は保証されません。引用先を必ずご確認ください。

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