Harness-Delta Attribution 协议提出：解构智能体框架演化收益来源

研究人员提出 Harness-Delta Attribution（HDA）评估协议，用于剖析智能体系统在固定模型权重下优化提示词、工具与编排代码所获收益的真实构成。在涵盖 11 个执行模型与 3 个演化框架的 21 项显著提升设定中，过拟合与测试期扩展平均分别解释了 54% 和 14% 的收益。实验表明搜索集上的性能提升往往难以泛化到保留任务，仅靠验证集信号不足以防止框架演化过拟合。