AI自动优化执行框架让Haiku 4.5终端成绩排第一：林俊旸称这正是他预判的「环境设计」转折

据 1M AI News 监测，斯坦福、MIT 和韩国游戏公司 KRAFTON 的研究者发布 Meta-Harness，一套让 AI 自动优化执行框架（harness，即包裹模型、驱动 Agent 行动的执行脚手架，涵盖提示词设计、工具调用和上下文管理）的方法。不同于人工手写的执行框架，Meta-Harness 让一个编码 Agent 读取历次候选框架的代码、执行日志和评分，自动迭代优化。

在终端操作基准 TerminalBench-2 上，Meta-Harness 将 Claude Haiku 4.5 的通过率做到 37.6%，超过 Goose（35.5%）和 Claude Code（27.5%），在所有已报告的 Haiku 4.5 执行框架中排第一。在 Claude Opus 4.6 上通过率 76.4%，排第二。

前通义千问技术负责人林俊旸转发论文作者的帖子并评论：「模型加执行框架」已超过「只看模型」，Agent 表现会被框架的设计和质量显著影响，「我确实认为这是一个正确的方向」。林俊旸在 3 月 27 日发布的长文（目前已删除）中就预判，环境设计将从副项目变成真正的创业品类。Meta-Harness 用实验数据印证了这个判断：同一模型，换一套 AI 优化过的执行框架，成绩差距可达 10 个百分点。