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近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
阿里国际站总裁张阔表示，模型榜单成绩提升未同步转化为电商任务体验，他将Agent竞争力概括为Model×Harness×Context，Accio Work基于107项开源电商任务的评测显示，前沿模型无人干预通过率仅约61%。
物理AI正在成为人工智能产业最受关注的方向之一。
非官方 DeepSeek-Bot 基于 DeepSeek Harness 以 DSH 插件形式上线，支持多 Bot 独立角色与模型、长期记忆及主管协同，并可通过 DSH 桌面端和 Web 端安装使用。
多模态模型的视觉原生Harness，来了！
DeepSeek Harness v0.2.1-alpha.1 加入实验性 Claude Code Mods 兼容层，用于验证其扩展能力与“一切皆插件”架构的关系，但目前尚不能保证所有 Mods 无缝运行。
开源项目mu（μ）在进化酒馆黑客松深圳收官战中夺冠，其将Jev深度融合进Harness，通过35个判定点优化上下文管理与多Agent通信。
Google等提出RRSI，通过正则化Agent Harness自我改进中的Proposal与Selection，减少过拟合与复杂度累积，并提升未见基准上的迁移表现、降低Token成本。
南洋理工大学安波团队最新研究指出，Agent Harness的选型应将模型、Harness与任务作为完整配置联合评估，不同任务下最佳组合会变化，原生搭配也未必优于其他可配置Harness。
谁说 DeepSeek 假期不加班？就在昨天，DeepSeek Harness 又更新了。 这次发布的 v0.2.1-alpha.1，新增了一项很惹眼的功能：实验性 Claude Code Mods 兼容层。更有意思的是官方对它的解释：这次首先想验证，Claude Code Mods API 的能力，大致属于 DeepSeek Harness 插件能力的一个子集。