ICLR 2026实现之后 ，Hugging Face工程师Aritra Roy Gosthipaty发了一条帖子 ，精准戳中了这个问题：“在Agent语境下 ，harness和scaffold到底是什么意思？我在ICLR听到过好多侄喙释 ，但始终不领略为什么没有收敛到一个统一的界说。”
这个问题很快引起共识 ，Hugging Face的两位工程师Sergio Paniego和Aritra ，联手颁布了一篇博客 ，这是一份专门解读最容易被混用的那些概想的手册 ，我通读并编译了全文 ，把其中最主题的框架拎了出来。
Model ，就是那个裸的大说话模型。Claude、GPT、Qwen、DeepSeek、Kimi ，文本进去 ，文本出来。没有影象 ，没有循环 ，不会自动做任何事。它能够“表白”挪用工具的意图 ，但真正去执行 ，必要别人助它。
Scaffolding ，是模型所“看到”的所有。系统提醒词怎么写、工具怎么描述、输出按什么体式解析、跨步骤记住什么 ，这些组成模型眼里的世界 ，它塑造了模型的行为天堑 ，但自身不掌管运行。
对于Scaffolding和Harness的区别 ，文章给了一句极其简洁的分辨：Scaffolding是模型可感知的部门（提醒词、工具界说、输出体式） ，Harness是驱动模型运行的部门（挪用循环、工具执杏注终场判断）。
两位作者也婉转暗示 ，日常谈天这么讲无伤大雅。但一旦进入训练 ，把Scaffolding和Harness拆开审视就变得至关沉要 ，训练时 ，Scaffolding决定了模型学到什么 ；推理时 ，Harness决定了模型怎么跑。
Agent这个词自身源自强化进建 ，在RL里 ，Agent就是一个函数：接管观察 ，返回作为� ；肪辰庸茏魑ブ葱� ，返还观察了局 ，循环持续。这个循环 ，就是今天所有LLM Agent的底层逻辑。
用编程Agent当例子最直观：系统提醒词和工具描述是Scaffolding ，真正实现挪用模型、执行git diff、运行测试、判断何时终场那个循环的 ，是Harness。训练的时辰 ，Harness还要并行跑成百上千个这样的循环 ，把了局喂回去更新模型权沉。
两个产品就算底层用的是统一个模型 ，体感能够齐全分歧 ，由于它们的Harness做了分歧选择。反过来 ，统一个Harness换一个更强的模型 ，履历也会变。
Context Engineering（高低文工程）的主题问题是 ，Agent每一步看到什么。除了写系统提醒词 ，还要动态治理整个高低文窗口：系统提醒词、工具描述、对话汗青、检索到的知识 ，每一步都可能不一样。
它和Prompt Engineering的关键区别在于：不是一次性写好就完了。随着Agent运行 ，前几轮的输出会影响在后续挪用中放入什么 ，Harness必要在整个运行过程中自动治理高低文 ，蕴含删什么、留什么、从哪里检索补充 ，不是写个prompt而已。
对于高低文工程 ，训练和推理的犯错价值天壤之别 ，训练时搞错高低文 ，模型学到谬误的器材 ，价值是沉新训练 ，推理时搞错 ，能够批改提醒词而后沉新起头即可。
影象系统也被纳入了高低文工程的框架。短期影象是单次运行中留在高低文窗口里的内容：对话汗青、工具返回了局、之前的推理链。持久影象跨会话悠久化 ，存在表部 ，必要时检索回来注入高低文。两者由Harness在统一套高低文治理逻辑中统一调度。
Policy部门受模型权沉影响 ，但最终行为也取决于Scaffolding和Harness ，统一个模型 ，换一套提醒词、工具或执行循环 ，行为能够截然分歧 ，Policy不是Agent ，Policy界说行为。
Tool Use是最底层。诸如API、代码诠释器、数据库、网络搜索、文件系统等等 ，Agent通过这些接口触及表部世界。模型只会以结构化的体式表白挪用工具的意图 ，API将其作为一等对象出现 ，Harness接管挪用并路由到正确的地位 ，返回了局进高低文 ，而后持续循环。
Sub-agent是最高层。好多人把它当高级工具来用 ，但文章给了明确分辨：Sub-agent有自己单独的模型和Scaffold ，能独立推理、自己调工具 ，甚至能再挪用新的Sub-agent ，这是它和Tool以及Skill的性质差距。
RL Environment ，指Agent在训练时能够与之交互的任何系统。它的工作方式是：Agent向它发出一个作为（好比执行一条号令） ，它执行这个作为、更新自身状态 ，而后把新的状态信息返回给Agent。
Trainer ，掌管让Agent的能力逐步提升。它做的事件分三步：第一 ，让Agent反复执行齐全工作 ，跑好多轮 ；第二 ，对每一轮的了局打分 ；第三 ，用这些分数来更新Agent内部模型的权沉参数 ，让下一次执行更靠近正确答案。整个过程是自动循环的。
Rollout ，指Agent实现一次齐全工作的全程纪录。里面蕴含三个部门：Agent在每一步看到了什么信息、它据此做出了什么作为、每一步得到了几多分。这份纪录也被称为trajectory或trace ，性质上就是算法通过度析大量这样的纪录 ，找到让分数变高的行为模式。
Sergio和Aritra在文章中写路：“这篇文章的指标不是奉行唯一正确的词汇 ，而是提供一个实用的思想模式。”当一个领域急剧发展时 ，其术语的演变速度往往超过其共识的形成速度。
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