Harness²：不改模型权重，让 AI 智能体通过外围组件自我进化
Google Research 开源智能体优化框架 Harness²。它在保持底层模型权重不变的前提下，通过双层递归机制自动调整提示词、工具指南等 8 个外围组件，能让 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 的任务表现最高提升 11.5 分。代码已按 Apache 2.0 协议开源。
GLM-5
z.ai 发布 GLM-5：参数扩至 744B，从 Vibe Coding 转向智能体工程
z.ai 推出新一代旗舰模型 GLM-5，总参数达 744B（激活 40B），训练数据增至 28.5T token。模型引入 DeepSeek 稀疏注意力和新型异步强化学习架构 slime，主打复杂系统工程与长程任务，推动 AI 编程从浅层交互迈向高阶智能体协作。