摘要
Meta2 是一种混合 harness evolution 方法：离线学习“何时改、何时不改”的可复用 Meta-Skill，在线只对当前未完成 run 做局部 harness 编辑。（来源：Meta2: Precomputing Reusable Knowledge for Online Harness Evolution in Long-Horizon Agents）
核心内容
基本信息
- 实体类别：long-horizon agent harness evolution method。
- 关键名称或版本：alphaXiv/arXiv
2610.meta2-online-harness-evolution。 - 时间范围：2026-10-21 首次发布。
重要事实
- 离线 A/B/C rollout contrasts 形成
act、avoid、hold规则，部署时 Meta-Skill 冻结，任务局部 edit 在 run 结束后丢弃。（来源：Meta2: Precomputing Reusable Knowledge for Online Harness Evolution in Long-Horizon Agents） - 作者报告 GPT-5.6-Terra 在 Terminal-Bench 2.1 / DeepSWE 1.1 达到 81.00 / 44.44；跨任务保留局部 edits 会回退。（来源：Meta2: Precomputing Reusable Knowledge for Online Harness Evolution in Long-Horizon Agents）
关系与影响
它把离线经验从“固定共享 harness”提升为“在线编辑规则”，为 Self-Improving Harness 增加一种避免任务污染的 freeze-global/adapt-local 设计。
分歧与变化
论文称其是迈向 RSI 的一步；按本 Wiki 严格口径，冻结模型和测试期 Meta-Skill、没有 improver 自改进，只构成任务内 harness 修正，不构成严格 Recursive Self-Improvement。（来源：Meta2: Precomputing Reusable Knowledge for Online Harness Evolution in Long-Horizon Agents）
相关页面
- 概念：Harness Engineering、Self-Improving Harness、Recursive Self-Improvement
- 实体：Meta-Harness、PILOT
- 主题：LLM Agent Self-Improvement、Agent Harness 与 Agentic RL 开源生态
来源
待核实问题
- 公开项目是否包含完整 splits、Meta-Skill、trajectory 与 cost reproduction assets，仍待项目仓库复核。