Harmony Harness：兼顾功能与安全的多目标框架演化¶

历史高优先补漏资料；成本过高，不复现（审查 DONE）。没有本地能力结果或可执行 Evolve 算子。

论文信息¶

字段	内容
论文链接	arXiv 2610.15150v1；固定正文；PDF首页机构
公司 / 机构	官方 PDF 首页一作 Weichen Yu 上标 1、2：Google Cloud AI Research / Carnegie Mellon University；第一署名单位为 Google Cloud AI Research，合作方另含 Google DeepMind。首页脚注注明工作在 Google Cloud 学生研究期间完成
首次公开日期	2026-10-10 20:06:59 UTC（arXiv v1，不用机构目录日期覆盖）
原作者代码	未在所读论文/官方摘要中找到作者实现仓库；有匿名结果可视化，不等于开源算法代码；未找到不表示已证明未发布
本地 adapter / 稳定键	`harmony-harness`（仅资料键）；`adapter: null`
本地复现代码	无；仅本文及 `src/auto_research/paper_specs/catalog/agent-research/harmony-harness.json`

原始论文总结¶

背景与主要改动¶

单目标演化可能通过放松检查提高功能分数，同时损害安全。Harmony Harness 将功能与安全保持为两个独立目标：每个偏好向量维护一个框架，候选只替换邻域中更差的框架。工具、技能、逻辑分别记录在通用或环境专属范围，再由组合器为当前任务选择执行 DAG。

flowchart LR
  W[功能与安全偏好] --> N[多个子问题框架]
  N --> D[执行反馈诊断]
  D --> O[按组件与范围修改]
  O --> V[校验 / 修复 / 回退]
  V --> E[执行单测与安全评估]
  E --> R[Tchebycheff邻域替换]
  R --> N
  N --> C[任务条件动态组合]

图为依据原文 Figure 1 重绘的机制说明，不是本地执行记录。原图与正文。

原论文关键图¶

原论文 Figure 1：功能—安全子问题、按范围分解的演化算子和推理时动态组合；是作者框架图，不是本地已执行的流程。图片来自原论文，版权归原作者所有；此处保留作者PNG，不是上方Mermaid重绘。点击图片查看原始图源。

核心公式¶

功能与安全估计为 \(\hat f_j\)，当前理想点为 \(z_j^*\)。原文 §4.1：

\[ g(H\mid\lambda,z^*)=\max_j\lambda_j|z_j^*-\hat f_j(H)|. \]

仅当候选在目标邻域子问题上严格降低 \(g\) 时替换，单个候选最多替换两个 incumbent。最终部署框架由搜索集上的 \(\arg\max_H\min(\hat f_{\rm func},\hat f_{\rm sec})\) 选出；held-out-ID/OOD 不参与选择。联合成功必须在同一轨迹同时满足功能和安全，不能拿两个边际率的最小值冒充联合率。

论文离线与线上效果¶

作者在 SecRepoBench 与 BaxBench 分别使用 30/30/30 与 28/28/28 的演化、域内留出、域外留出划分。§5.1 报告 SecRepoBench 域外联合成功由基线 36.7% 到 66.7%，但附录也展示评分器泄漏导致搜索分数虚高的失败。未报告生产线上 A/B；这是 Agent/RSI 研究，不套用推荐业务门槛。

本地复现与成本判断¶

Gemini 3.6 Flash 承担 proposer 与 solver；三次独立运行、多代多子问题，真实 Docker 构建和 exploit 评估主导耗时（§5、附录 C/G/I）。完整实验成本过高，不复现（审查 DONE）；成本判断源于论文规模，不是本地测量。

本轮仅补资料，未实现 MOEA/D 框架、LLM 修改器、安全评测或 Evolve 接口，没有本地指标、GPU 回执和可执行 operator。低成本可单独研究邻域替换与范围合同，但不能仅实现标量化公式就宣称复现完整自进化。