正在补充深度解读，当前内容可以先阅读
论文解决了什么问题
这篇论文关注Agent Lightning v1.0相关问题：当智能体依赖技能、记忆、工具和运行时控制时，模型外部系统怎样影响最终能力。
核心方法
Agent Lightning v1.0 将任意智能体通过 LLM endpoint proxy 接入强化学习训练，并把部署时 harness 本身纳入 post-training。论文强调奖励、动作和状态都受 harness 影响，agentic RL 不能只把模型当孤立策略。
实验结论
- 把 harness 纳入强化学习训练对象和归因对象。
- 适合与同批推荐中的 Agent Skills、Harness 和长期记忆论文交叉比较。
局限性与证据边界
- 已按 arXiv 元数据和摘要整理，推荐文案为中文编辑摘要。
适合谁阅读
追踪 Agent Skills 与 Harness 研究比较模型外状态的收益和风险设计长期智能体系统Agent SkillsAgent Harness
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- Zhiyuan He, Siwei Zhang, Zhiwen Zhou, Yuqing Yang, Yu Kang, Yuge Zhang
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2608.17528