Agent Harness SDK

Build the world your model inhabits.

基于 learn-claude-code 架构逆向工程，构建可复用的 Agent Harness 框架。

核心理念

Agent = Model + Harness
Harness = Tools + Knowledge + Context + Permissions + Coordination

模型负责决策，Harness 负责执行。我们不造"智能"，我们造"装备"。

快速开始

pip install -e .
cp .env.example .env  # 填入 ANTHROPIC_API_KEY
python examples/01_basic_loop.py

架构

harness/
├── core/
│   ├── loop.py         # Agent Loop — 核心 while 循环
│   ├── tools.py        # ToolRegistry — 工具注册 & dispatch
│   └── types.py        # 共享类型定义
├── providers/
│   ├── base.py         # LLMProvider 抽象
│   └── anthropic_provider.py
├── planning/           # Phase 2: TodoWrite + TaskGraph
├── context/            # Phase 2: Subagent + Skills + Compact
├── execution/          # Phase 3: Background + Worktree
└── team/               # Phase 4: MessageBus + Team protocols

示例

#	示例	机制
01	01_basic_loop.py	最小 agent loop + bash
02	02_tool_registration.py	多工具注册 (bash/read/write/edit)

12 渐进式模块

阶段	模块	核心思想
Core	Agent Loop	while + stop_reason = 一个 agent
	Tool Registry	加工具 = 加一个 handler
规划	TodoWrite	先列步骤再执行
	Subagent	独立上下文，只返回摘要
	Skills	按需加载，不塞 system prompt
	Context Compact	三层压缩，无限会话
持久化	Task Graph	文件级任务图 + 依赖
	Background	后台 daemon + 通知
团队	Message Bus	JSONL inbox 协作
	Team Protocols	shutdown/plan approval FSM
	Autonomous	idle 扫描，自动领取
	Worktree	每个任务独立目录

与 learn-claude-code 的差异

• Provider 抽象: 不绑定 Anthropic，支持多模型
• ToolRegistry: 统一工具管理，不硬编码
• Hook 系统: pre/post tool/loop 事件
• 模块可组合: 按需引入，不耦合