google-research/envharness
paper + librería Python de Google Research que aplica la idea de "agent-harness" al lado del entorno. En lugar de modificar el código de un benchmark, envuelve la interfaz reset/step con tres componentes plug-in (Setup, Rule, Link) que reconfiguran el estado inicial, las acciones permitidas y la composición entre entornos. Un "designer agent" analiza trayectorias y compone los componentes para atacar las debilidades específicas del agente bajo entrenamiento.
Cómo funciona
Diagrama derivado de madurez_senales (lenguaje, licencia, estado y topics) y de las relaciones que este repo tiene en el grafo de conocimiento. No es una arquitectura del proyecto: es su posición funcional tal como la registran los boletines.
Posición en el ecosistema
Relaciones que aportó este boletín