Nvidiaの調査は、モデルのコンテキスト、メモリー、アクションを管理するツールやランタイム、アーキテクチャで構成されるAIハーネスが、基盤モデルそのものよりも性能に大きな影響を及ぼし得ると論じている。同社のAgentic Variation Operatorsハーネスを用いると、指示のない2DゲームによるインタラクティブなベンチマークであるARC-AGI-3で、Claude Opus 5のスコアはハーネスなしの30%から100%に上昇した。Nvidiaの新たなオープンソースフレームワーク、NVIDIA Labs Object-Oriented Agents（NOOA）は、SWE-bench Verifiedで82.2%、CyberGym L1テストで86.8%、GPT-5.5ではARC-AGI-3で50.2%、GPT-5.6-solでは85.1%を、1ゲーム当たり20ドル未満で達成した。Nvidiaによると、NOOAの参照渡しによるメモリー管理とコンテキスト圧縮プロセスの排除により、トークン使用量は実質的に半減した。これにより、出力品質を高めながら推論コストを引き下げられる可能性がある。