面對深度研究、日常工作或工作區操作等不同任務，固定不變的代理框架未必能有效轉用。JIT-Agent 屬於一個 meta-agent 模型項目，接收任務規格、協議、工具及技能註冊表，再為現成的 agentic LLM 生成特定任務的可執行 harness，處理代理流程難以適配的問題。
JIT-Agent-27B 並非直接取代底層模型，而是負責組合包裝模型的工作方式。每個 harness 由 memory、planning、action 及 capability orchestration 四個模組組成，並透過 HarnessFactory 的共享介面輸出結構化程式碼，避免每次都由模型自由撰寫整套代理程式。
- 按任務生成不同的記憶、規劃和行動流程
- 可包裝不同的 off-the-shelf agentic LLM
- 測試期間會根據 trace 與 feedback 修訂 harness
- 生成器保持 frozen，改進內容寫入 harness archive
- 涵蓋研究、辦公、規劃及 workspace 類代理基準
同類方案通常先準備一個通用 scaffold，再期待它在不同任務中轉移；JIT-Agent 將可轉移的能力放在 harness 生成與演化，而不是只依賴 base model 擴大。代價是系統需要任務規格、工具註冊表、過往 harness 及測試回饋，生成品質亦會受這些輸入影響。
JIT-Agent 把 jit/、scripts/、harness_factory/、benchmark/ 及 dataset/ 分開，涵蓋生成與修復提示、代理核心、評估器和基準適配器。 JIT-Agent-27B 在九個代理基準中領先八個。適合研究代理架構、需要為多類工作測試流程的團隊，以及想比較「擴大底層模型」與「改進 harness」效果的人員。