RecodeX 重构消息，北京航空航天大学、香港中文大学和新加坡国立大学的研究团队发布视觉智能体框架OmniHarness，通过让智能体自主练习、检查执行结果并沉淀有效流程来积累经验。在ComfyBench创意任务中，OmniHarness解决率达到95%，超过最佳对照SymbOmni 27.5个百分点；采用Codex GPT-4o配置时总体解决率为92.5%。

研究团队将自主练习后的策略库冻结并适配到其他智能体，ComfyAgent总体解决率由32.5%升至57.0%，ComfyMind从83.0%提高到88.0%，SymbOmni由86.0%达到89.0%。仅训练过图像任务的策略库迁移至视频工作流后，视频总体解决率为85.9%，高于最佳对照5.1个百分点。