Hugging Face 发布 AI Agent 核心术语指南，厘清 Harness 与 Scaffold 等概念

OmniTools 5月25日消息，Hugging Face 官方博客发布文章《Harness, Scaffold, and the AI Agent Terms Worth Getting Right》，系统梳理当前 AI 代理（Agent）领域中高频但定义模糊的关键术语。文章指出，随着 AI Agent 技术快速演进，相关术语在不同框架中存在混用或语义漂移现象。文中明确区分了模型（LLM）、Scaffold（行为定义层，含系统提示、工具描述等）与 Harness（执行层，负责调用模型、处理工具调用与控制循环），并给出 Agent = Model + Harness 的核心公式。该指南旨在提供可操作的概念框架，覆盖推理与训练场景，并延伸至 RL 环境、Trainer、Rollout 及 Reward 等训练专属概念，帮助开发者统一认知。