HarnessPro, 성능과 비용을 함께 잡는 AI 에이전트 하네스의 재귀적 자기 개선 기법 제안

HarnessPro는 레이블 없이 AI 에이전트의 하네스를 진화시켜 성능 향상과 실행 비용 절감을 동시에 달성하는 기법이다. GPT-5.5와 Codex를 사용한 Terminal-Bench 2, SWE-Bench Pro, ProgramBench에서 heavy 모드는 RHO와 비교해 평균 합격률을 2.0포인트 높였고, 태스크당 비용은 26.1% 줄였다. GLM-5.2와 Claude Code를 조합한 경우에도 같은 우위가 성립한다.