RuHarness：面向持续智能体自我改进的评分标准与框架协同进化方法

提出 RuHarness 框架，通过协同进化评分标准与执行框架解决智能体自我改进中监督信号静态滞后的问题。 该框架从执行轨迹中持续发现行为标准并优先处理未解决的弱点，在多样化任务和骨干模型上表现优于基线方法，尤其在未知留出任务上优势显著。 自适应的评分标准优先级设定能有效追踪变化的弱点，支持跨进化轮次的持续改进和稳定泛化。