A estratégia de colocar o estado fora é bastante interessante, modelos pequenos também podem fazer buscas de longo alcance, vale a pena acompanhar o código aberto do Harness-1.

Notícias do CoinWorld, o agente de pesquisa inteligente 20B Harness-1 foi open source, com pesquisadores da UIUC, UC Berkeley e Chroma.
Este modelo utiliza uma arquitetura de estado externo, delegando o trabalho de memória e organização do processo de pesquisa ao ambiente, permitindo que modelos de escala não de ponta também possam usar uma quantidade mínima de dados de treinamento, alcançando desempenho próximo ao de modelos de ponta em tarefas de busca de longo alcance.
O Harness-1, em oito benchmarks de pesquisa que cobrem páginas web, finanças, patentes e perguntas de múltiplos saltos, atingiu uma taxa média de recall de 0,730, superando em 11,4 pontos percentuais o sub-agente de pesquisa de código aberto de segunda melhor performance, demonstrando que a manutenção explícita do estado de pesquisa ajuda o modelo a aprender estratégias de busca mais transferíveis.