HarnessBandit: Joint Learnability-Transferability Scheduling for Multi-Harness Agentic Reinforcement Learning¶

复现级别：L1 核心机制诊断。 本地执行在线 harness 调度；没有进行大模型 RL。

论文信息¶

字段	内容
论文链接	HarnessBandit: Joint Learnability-Transferability Scheduling for Multi-Harness Agentic Reinforcement Learning
公司/机构	Harbin Institute of Technology / Alibaba Cloud（按第一作者署名单位）
首次公开日期	2026-09-12（arXiv v1）
原文开源代码	否：截至 2026-09-16 未找到原作者公开仓库
Adapter / 方法	`harness-bandit`
本地复现代码	`src/auto_research/agent_research/latest_20260916.py`

联合 learnability、transferability 与探索 bonus 分配多 harness 训练预算。

本地 reference kernel 保留决定性门控、权重或状态转换，并输出可审计中间量，以便与相邻方法在统一预算下比较。

flowchart LR
  I[公开输入与状态] --> M[harness-bandit 核心机制]
  M --> A[可审计中间量]
  A --> O[输出或策略更新]

原论文 Figure 1（关键图）：展示原论文方法的总体设计和关键组成。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

实现保留论文的决定性状态转换，并输出权重、门控、深度、阶段或缓存统计；固定预算和三种子只用于检查机制不变量，不等同于论文规模训练。

论文报告的能力、速度或成本结论只作为原文事实记录；本地指标不与其直接横比，也不外推线上收益。

三种子结果见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。统一 receipt 标记 diagnostic_only=true，不会被公开看板当成完整能力提升。

本地执行在线 harness 调度；没有进行大模型 RL。