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LangChain通过Harness工程提升编程智能体评测表现
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AI 综述
2026年10月14日，LangChain团队分享了通过外围系统工程（Harness工程）改进编程智能体 deepagents-cli 的实践经验。在底层模型固定为 gpt-5.2-codex 的情况下，团队并未改动模型本身，而是仅通过调整系统提示词、工具与中间件配置来优化执行环境。实测结果显示，该智能体在 Terminal Bench 2.0 上的得分从 52.8 分提升至 66.5 分，评测排名也由此前的前 30 名跃升至前 5 名。
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最新进展10月14日 00:04
LangChain通过优化提示词与中间件等工程方法，将deepagents-cli评测得分升至66.5并跻身前五。报道时间线
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10月14日
- LangChain Blog精选LangChain 通过 Harness 工程将 Deep Agents 评测成绩提升至前五
LangChain 团队分享了利用外围系统工程改进编程智能体 deepagents-cli 的实践方法。在底层模型固定为 gpt-5.2-codex 的情况下，团队仅通过调整系统提示词、工具与中间件，使智能体在 Terminal Bench 2.0 上的得分从 52.8 提升至 66.5，排名由前 30 跃升至前 5。
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