Google abre o Harness2: agentes de IA que se aprimoram

Quando alguém fala em "agente de IA", a tendência é pensar só no modelo: o Gemini, o GLM, o Qwen. Mas o modelo é só o cérebro. Para ele conseguir trabalhar de verdade (abrir arquivos, rodar comandos, pesquisar, lembrar do que já fez), existe toda uma estrutura em volta.

Essa estrutura tem nome: harness. Em inglês, a palavra significa algo como "arreio" ou "equipamento", aquilo que você coloca em volta de algo para poder direcioná-lo. No mundo da IA, o harness reúne o prompt de sistema, as ferramentas disponíveis, a memória, as skills e os subagentes.

Pense num funcionário novo muito inteligente. A inteligência é dele, mas o que vai definir se ele rende bem no primeiro dia é o que a empresa entrega junto: o manual de procedimentos, o acesso aos sistemas, a lista de contatos, os atalhos que a equipe já descobriu. O harness é esse kit de trabalho.

E aqui está o problema que o Google resolveu atacar: normalmente, uma pessoa escreve esse kit uma vez e o agente usa o mesmo kit para toda tarefa nova, mesmo quando ele claramente não serve.

O que o Harness2 faz

O Google Research liberou o Harness2 (escrito oficialmente como Harness²) como código aberto, com licença Apache 2.0. O anúncio viralizou no r/LocalLLaMA, e a proposta cabe numa frase: o próprio agente refina o seu harness para cada tarefa.

Segundo o repositório oficial, o framework trabalha em dois níveis, que o projeto chama de "recursão".

Nível 1: ajustar o kit para a tarefa atual

Se você já jogou Gran Turismo ou Forza, conhece a lógica. Antes de uma corrida importante, você não usa o mesmo acerto do carro para todas as pistas. Você muda a suspensão, dá algumas voltas de teste, muda a pressão dos pneus, dá mais algumas voltas, e no final combina o que funcionou melhor.

O Harness2 faz isso com o agente, num ciclo que o projeto chama de Propose, Probe, Compose (propor, testar, compor):

1. Propor: o agente sugere edições no próprio harness, como mudar uma instrução do prompt ou a forma de usar uma ferramenta.
2. Testar: algumas versões candidatas são executadas na mesma tarefa.
3. Compor: comparando como cada versão se comportou, ele monta um harness final refinado.

O detalhe mais interessante: isso acontece sem gabarito. O agente não precisa saber qual é a resposta certa nem de um avaliador externo dando nota. Ele aprende pelo contraste entre as execuções, observando o que mudou no comportamento quando uma peça foi alterada. É como perceber que o carro fez a curva melhor com a suspensão mais dura, sem ninguém te dizer o tempo ideal da volta.

Nível 2: guardar as lições para a próxima tarefa

O segundo nível é o que dá o "se aprimoram" do título. Depois de terminar uma tarefa, o agente salva o harness melhorado e as lições que tiveram evidência a favor em um harness de melhoria persistente.

Assim, a próxima tarefa não começa do zero. Voltando ao funcionário novo: é como se, a cada projeto entregue, ele anotasse no manual da equipe os truques que funcionaram, e o próximo projeto já começasse com o manual atualizado.

O que não muda: o modelo

Um ponto importante que o anúncio faz questão de destacar: os pesos do modelo continuam os mesmos. O Harness2 não treina nem ajusta a IA em si. No jogo de corrida, você não troca o piloto; você acerta o carro.

Isso faz diferença prática. Treinar um modelo exige muitas GPUs e muitos dados. Já mexer no harness é mexer em texto, configuração e organização, coisas muito mais baratas de testar.

As oito peças que o agente pode mexer

O README lista os oito componentes editáveis do harness:

Se você usa agentes de código no dia a dia, vários desses itens vão soar familiares. As skills, por exemplo, são exatamente o tipo de coisa que mostramos no post sobre o UI UX Pro Max, uma skill que ensina o agente a gerar design systems. A diferença é que, com o Harness2, o próprio agente decide como ajustar essas peças.

O que os testes mostraram

O Google testou o framework com dois modelos, GLM-5 e Gemini 3.5 Flash, em benchmarks de trabalho profissional (tarefas jurídicas, de escritório e de rotina corporativa). Segundo o README, em três benchmarks e quatro combinações de modelo e harness:

Dois recados importantes nesses números. Primeiro: uma única rodada de ajustes já bateu os harnesses originais, aqueles montados por pessoas. Segundo: aumentar o número de rodadas na mesma tarefa trouxe ganhos adicionais.

Dá para testar?

Dá. O projeto suporta recursão em paralelo e em sequência, usa o OpenCode e o Codex como executores (os programas que de fato rodam o agente) e já vem preparado para os três benchmarks citados. O README mostra o fluxo para rodar o JobBench, usando o gerenciador de pacotes Python uv:

uv pip install -e '.[render]'
harness2-setup jb
harness2 --bench jb --k 1 --mode parallel

O primeiro comando instala o projeto, o segundo prepara o benchmark JobBench e o terceiro executa uma rodada em modo paralelo. Os pré-requisitos completos estão no guia de benchmarks do repositório.

Um aviso de bom senso: como o ciclo envolve executar a mesma tarefa com várias versões candidatas, cada rodada significa mais chamadas ao modelo. Se você usa uma API paga, vale acompanhar o consumo antes de soltar muitas rodadas de uma vez.

Por que isso importa

Há algumas semanas falamos do QwenGyre, o framework da Qwen para treinar agentes em tarefas longas. Ele melhora o agente mexendo no modelo, com aprendizado por reforço e muitas GPUs. O Harness2 segue o caminho oposto: deixa o modelo quieto e melhora tudo o que está em volta dele.

As duas abordagens mostram para onde a área está indo. A briga já não é só por quem tem o modelo mais inteligente, mas por quem consegue usar melhor a inteligência que já tem. E um harness bem montado pode fazer um modelo médio render como um modelo bem maior.

Também vale manter os pés no chão. Um agente que reescreve as próprias instruções é poderoso, mas também é mais difícil de auditar: alguém precisa entender por que ele mudou o que mudou. Como discutimos em Inglês é a nova linguagem de programação? Ainda não, a IA acelera muito o trabalho, mas saber avaliar o resultado continua sendo papel de quem entende do assunto.