标题： 适用于多轮游戏环境中的LLM代理的通用模块化工具包 显示英文标题

标题： General Modular Harness for LLM Agents in Multi-Turn Gaming Environments

摘要： 我们引入了一种模块化 harness 设计，用于 LLM 代理，该设计由感知、记忆和推理组件组成，使单一的 LLM 或 VLM 主干能够处理各种多轮游戏环境，而无需特定领域的工程。 使用经典和现代的游戏套件作为低门槛、高多样性的测试平台，我们的框架提供了一个统一的工作流程，用于分析每个模块在动态交互设置中对性能的影响。 大量实验表明，harness 在游戏玩法性能上始终优于未 harness 的基线，并揭示了不同的贡献模式，例如，在长时程谜题中，记忆占主导地位，而在视觉噪声街机游戏中，感知至关重要。 这些发现突显了我们的模块化 harness 设计在推进通用代理方面的有效性，考虑到游戏在日常人类体验中的熟悉度和普遍性。 显示英文摘要

摘要： We introduce a modular harness design for LLM agents that composes of perception, memory, and reasoning components, enabling a single LLM or VLM backbone to tackle a wide spectrum of multi turn gaming environments without domain-specific engineering. Using classic and modern game suites as low-barrier, high-diversity testbeds, our framework provides a unified workflow for analyzing how each module affects performance across dynamic interactive settings. Extensive experiments demonstrate that the harness lifts gameplay performance consistently over un-harnessed baselines and reveals distinct contribution patterns, for example, memory dominates in long-horizon puzzles while perception is critical in vision noisy arcades. These findings highlight the effectiveness of our modular harness design in advancing general-purpose agent, given the familiarity and ubiquity of games in everyday human experience.