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Meta AIとイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究者らは、AIエージェントの訓練手法EvoHarness-RLを発表しました。80億パラメータの小型モデルをこの手法で訓練したところ、ベンチマークで96.9%の成功率を記録し、大規模モデルのClaude Opus 4.5に匹敵する性能を示しました。
AIエージェントは複雑な業務を遂行する際、実行環境からのログや状態を管理する「ハーネス」に依存します。従来はエンジニアが手作業でルールを書き込む必要があり、モデルを更新するたびに調整し直す手間がかかっていました。論文の共著者Xuying Ning氏は、こうした硬直的な仕組みがエンジニアリング資源を浪費する主因だと指摘しています。
EvoHarness-RLは、エージェントの外部状態を「Belief(環境認識)」「Progress(進捗管理)」「Experience(過去の知見)」の3要素に統合します。エージェントはtrack・commit・recall・noteという4つの簡潔な操作でこの状態を読み書きし、必要な情報だけを的確に取得できるようになります。
研究チームはQwen3-8Bを土台に、教師ありハーネス学習とコスト意識型の強化学習という2段階でモデルを訓練しました。その結果、テキストベースの検証環境「ALFWorld」で96.9%の成功率を達成し、既存の学習手法SkillRL(89.9%)やSkillOS(80.2%)を上回りました。
訓練済みモデルは慣れた作業では外部ツールへの参照を減らし、未知の状況では積極的に情報を参照するという柔軟な挙動を身につけました。同じ枠組みを固定モデルに組み込むだけでも、GPT-4.1は22.1ポイント、GPT-5は25.7ポイント性能が向上しています。
この手法は既存のツールや枠組みを置き換えずに追加導入できるため、企業は高性能な最先端モデルに頼らずコストを抑えた運用が可能になります。Ning氏は「ワークフローを直接記述する開発から、より良い挙動を学習させる開発への転換だ」と述べています。