研究提出策略隐含携带 harness 偏好：观测字段顺序打乱使 MiniWoB++ 成功率从 85.0% 降至 19.2%
Your Policy Is Secretly a Harness: The Decision Geometry of Agent Interfaces
AI 导读
arXiv 论文提出在 KL 正则控制下，训练后的策略会携带其 harness（提示词、工具与控制逻辑）对动作的偏好，部署回报等于 harness 天花板减去策略失配。
推荐理由
论文从理论上拆分了 harness 天花板与策略失配两项，并用 MiniWoB++ 和 Terminal-Bench Lite 实验说明换 harness 对评估结论的影响。