當 GUI agent 反覆在相似操作中失敗，問題未必出在模型權重，也可能是提示詞、記憶、工具介面或復原流程。GUI-HARVEST 屬於自動化 harness 演化工具，會讀取 GUI rollout，找出跨任務重複出現的行為故障，再把修正寫回 harness 原始碼。
它固定 GUI-capable model、整理失敗證據，Harness Engineer 提出帶有明確預測的修改，Validator 再按分數和行為閘門決定保留或回滾。
和 LoRA 或重新訓練模型相比，GUI-HARVEST 不需要更新模型權重，代價是改進依賴可執行 harness 的品質，以及 Search、Validation 和 Test 分割是否設計得可靠。每個候選修改都要同時滿足 ΔSearch ≥ 0、ΔValidation ≥ 0、至少一項提升、行為預測通過，以及 L0/L1 檢查；Test suite 會在優化停止後才開放一次。
測試需要另外安裝 OSWorld 和 seed harness，例如 Agent S3，再以固定 seed 按 domain 分層建立 80 個 Search、80 個 Validation 和 201 個 sealed Test 任務。項目適合研究 GUI agents、維護長流程自動化工具，或需要比較不同 backbone harness 的團隊；OSWorld-Verified 結果顯示，六個 backbone 和三種步數預算的比較中，GUI-HARVEST 均取得最高分，Qwen3-VL-32B 在 15 steps 提升 12.33 個百分點，Gemini 3.1 Pro 在 100 steps 達到 79.14%。
- 凍結模型權重，集中改善可執行 harness
- 從 screenshots 和 action traces 提取重複故障
- 以 Search、Validation 和 sealed Test 控制改動風險
- 支援固定不同模型與步數預算作比較