策略会被 Harness 塑造：智能体接口的决策几何
语言模型智能体通过 harness 进行训练和部署。Harness 由提示、工具和控制逻辑组成，用于呈现任务并执行模型输出。研究显示，最优策略会体现训练所用 harness 的动作偏好。因此，固定模型比较不同 harness 时，会把 harness 本身的性能上限与模型利用它的能力混为一谈。在 MiniWoB++ 中，仅将观察字段的顺序反转，就使训练后模型的成功率从 85.0% 降至 19.2%。研究者提出衡量 harness 性能上限和策略失配程度的指标；两者结合后，可以预测模型在新 harness 上进一步训练所带来的性能提升。
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