任务、Trial 与 Job

Runner 定义执行入口，Task 是 Dataset 中的评测题目，Trial 记录一次执行，Job 组织一个固定 Dataset 的多次任务执行。 CLI / SDK 是客户端，平台负责校验、冻结输入、执行、评分与产物管理。

概念	含义	使用方式
Runner	runner.toml 与 main.py / main.sh 组成的可复用执行包	两文件目录或 runner="envhub/harbor"
Task	Dataset 中包含指令、环境、参考解答和 verifier 的评测题目	dataset={"name": "org/bench", "task_id": "org/task"}
Trial	一个固定 Task 的一次执行，有 trial_id	el task status TRIAL_ID
Dataset	版本化任务集合；选择 config / split 后冻结成员	el job submit --dataset NAME
Job	一次集合执行，有 job_id，组织成员 Trial 和 attempts	client.jobs.submit(...)
Profile	执行参数模板；提交后保存快照，不是运行资源	profile={...} 或命名 Profile
Artifact	stdout / stderr 之外的输出文件及哈希	client.tasks.result(...)

State and score

Trial 等待终态为 succeeded、failed、cancelled。Job 等待终态为 completed、failed、cancelled；Job completed 表示集合执行结束，仍应检查各 Trial 和评分结果。

执行成功不等于评测成功：benchmark 的 verifier reward 独立记录。未产生评分不能推断为 0 或 1，也不要从 stdout 猜分。Job 的聚合结果应通过 jobs.result() 读取。

Frozen inputs and retries

平台首次接受提交时冻结任务内容、Dataset 选择与参数。重用 request_id 是重试原请求，返回首次提交的执行，不更新其输入。改变参数、有意重跑时使用新 request_id；未提供时 SDK 自动生成。

省略 Dataset version 由平台按其固定来源和默认规则解析，不能理解为客户端自动选择 latest。可复现运行应记录响应中的版本、来源快照、Profile、依赖环境及产物哈希。

Local and remote

远程模式连接已有平台，关闭客户端不会停止服务器或已提交工作。本地模式创建进程内服务，关闭时等待已接受工作结束；本地 Task 直接执行可信脚本，不是安全隔离沙箱。

未绑定 repository 的本地状态只存在于当前服务实例。绑定 repository 的已完成回执可由新客户端读取；运行中状态不会跨进程恢复。

Training boundary

Train Job 是独立训练资源，使用 train_job_id，不属于 Agent Job / Task / Trial。源码 CLI 通过远程 API 提供 el train submit/status，支持独立 Train Job 的提交与状态查询；Client 仍无 client.train 入口，envloop 尚未直接集成 Tinker SDK。真实 GPU 训练尚未验收。支持情况见 Resources。