Self-Evolving Agent Harness: самоулучшение скаффолда при замороженных весах модели

Формализует самоэволюцию harness'а, где скаффолдинг агента (промпты, память, workflow'ы, исполняемые компоненты) улучшается между прогонами при замороженных весах модели; фреймворк разделяет цели обновлений и механизмы предложения/допуска. Выводится оценка обобщения через continual PAC-learning и вероятностное правило допуска, гейтящее принятие ревизий свежими валидационными данными.