深度分析
深入剖析 AI 代理的模型、支架與執行層：Claude、GPT 等案例比較
AI代理領域快速演進，術語混用成新手障礙。本文說明Harness、Scaffold與Agent的核心概念，闡釋模型、執行層與上下文管理的差異，並預測標準化將影響產業生態與開源治理。此外，文章比較ClaudeCode、AntigravityCLI等平台的實作差異指Harness設計會改變體驗與模型效能。
Harness
深度分析
深入剖析 LLM 代理架構：從 Scaffold 到 Harness 再到 Agent 的實作要點
AI代理領域術語快速演變，模型、Scaffold、Harness互相混用，引發新手困惑。文章釐清模型、Scaffold、Harness、Agent、ContextEngineering等概念差異，並比較不同平台實作，預測標準化將影響生態系統與商業模式。
深度分析
AI 代理核心概念：模型、Scaffold、Harness 與 Agent 完整解析
隨著AI代理快速發展，術語混用成為新手障礙。本文釐清模型、Scaffold、Harness、Agent等概念，說明它們在訓練與推論中的角色與差異，並指出統一詞彙有助於跨框架合作與降低開發成本，此術語統整將促進工具生態互通，並降低因實作差異產生的維護負擔。
深度分析
Convergent AI Agent Framework (CAAF)：以 Harness、UAI 與 RAD 建構決定性代理
大型語言模型在安全關鍵工程面臨可控性缺口。本研究提出ConvergentAIAgentFramework(CAAF)，透過遞迴原子分解、Harness做為資產與統一斷言介面(UAI)及結構化語義梯度與狀態鎖定，將代理流程從開放式生成轉為閉環決定性控管。實驗於自動駕駛與製藥基準顯示CAAF能顯著提升悖論偵測與收斂可靠性。
深度分析
CAAF：以 Harness 與 UAI 建立閉環決定性，強化 LLM 在安全工程的可控性
大型語言模型在安全關鍵工程展現可控性缺口。CAAF提出閉環決定性架構，三大支柱分別為遞歸原子分解、Harness作為資產並以統一斷言介面執行不變條件，以及結構化語意梯度與狀態鎖定。實驗於自駕L3與藥品流動反應器基準中顯示成效。能可靠偵測悖論並達成單調收斂，優於單體及其他多代理構型。