适配接口而非模型：确定性 LLM Agent 的运行时 Harness 自适应

LLM Agent 的表现不仅取决于语言模型，还受介导观察、工具使用及轨迹控制的运行时 Harness 影响。针对现有方法主要更新模型参数的问题，本文提出 Life-Harness，一种感知生命周期的运行时 Harness。它无需改变模型权重或评估环境，通过将训练轨迹中的重复交互失败转化为可重用的干预措施，在环境契约、程序技能及轨迹调节等方面实现进化。实验表明，该方法在多个确定性环境中显著提升了不同模型 backbone 的性能，证明了运行时接口自适应作为模型中心训练补充方案的有效性。