突破LLM优化瓶颈：利用“Meta-Harness”自动迭代AI智能体

文章介绍了一种名为“Meta-Harness”的自动优化机制，旨在改进LLM智能体的Prompt、工具链及脚手架。该机制的核心创新在于利用一个“提议者”智能体，通过阅读长达1000万Token的原始执行日志来识别故障模式，而非仅依赖压缩后的统计摘要。作者利用Islo沙盒技术提供的快照、并行分支和持久化日志，构建了一个约200行的Bash编排器，实现了低成本的可复现评估与离线模拟。测试显示，该系统在四轮迭代内即完成了五项任务的收敛，并发现了跨任务“修复转移”的现象，证明了深度上下文分析在AI自我优化中的巨大潜力。