Вышел Harness-1 — поисковый агент на 20B параметров с довольно необычной идеей. — 7 июня 2026 г. в 19:15:48.339
Вышел Harness-1 — поисковый агент на 20B параметров с довольно необычной идеей. Вместо того чтобы заставлять модель хранить всю историю поиска в контексте, авторы решили вынести состояние наружу и обучить модель работать через специальный harness. Получился агент на 20B параметров, который на длинных поисковых задачах конкурирует с гораздо более крупными моделями. Обычно поисковые агенты работают по схеме: поиск → чтение → поиск → чтение → всё подряд добавляется в контекст. В итоге модель одновременно играет роль поисковика, памяти, заметочника, верификатора и библиотекаря. Harness-1 разделяет эти задачи. Модель по-прежнему решает, что искать, что читать, какие факты сохранять и что проверять. Но всё состояние поиска хранится во внешнем harness-слое. Он ведёт рабочую память агента: • найденные документы • отобранные доказательства • историю поиска • связи между источниками • результаты проверок • дедупликацию и сжатие данных • контроль контекстного бюджета Интересно и то, что модель обучалась на сравнительно небольшом объёме данных: всего 899 SFT-траекторий и RL на 3453 запросах. Авторы считают, что значительную часть нужного поведения можно вынести в сам harness, а не зашивать в веса модели Самый любопытный результат - переносимость. На новых бенчмарках, которых модель не видела во время обучения, прирост оказался ещё выше, чем на исходных задачах. Paper : arxiv.org/abs/2606.02373 Code : https://github.com/pat-jj/harness-1 Model : https://huggingface.co/pat-jj/harness-1 HF Paper: https://huggingface.co/papers/2606.02373