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Rohan Paul@rohanpaul_ai
谷歌的一篇新论文表明，当每类任务都使用来自同一共享体系的专用代理运行框架，而不是使用 1 个全局统一框架时，智能体的得分更高。
智能体运行框架是围绕模型的提示词、工具和控制代码。大多数调优方法会演化出 1 个全局统一框架，尽管针对 1 类任务的修正可能损害另一类任务的表现。
OO-Harness 将运行框架作为代码类进行演化，每个专用框架都继承自一个父类，只修改其任务簇所需的部分。路由器读取一次常规基础框架运行的结果，然后选择一个专用框架，或保留基础框架的结果。
在面向业务工作流程的 AutomationBench 基准测试中，它的得分为 77.41%，基础框架为 61.62%，采用全局统一框架方法的 Meta-Harness 为 63.92%。在不熟悉的应用上，它保留基础框架，维持了 59.18% 的通过率，而 Meta-Harness 的全局统一框架的通过率降至 44.90%。
对于混合工作负载，应保留基础框架作为后备方案，仅在运行结果显示已知问题时才路由至专用框架。
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