Coding

Harness Engineering

Try it

Agent Harness 构建规范——当 AI 通过编程构建 harness agent(coding agent / 自动化 agent / 长时运行 agent)时,读取本 skill 作为参考标准,确保产出符合 harness 工程架构:Loop / Provider / Tools / Permissions / Session / Compaction / Prompts & Skills / Extensions 七层 + Delivery。覆盖设计决策、可运行 Python 代码模板、长时运行模式。触发词:coding agent、agent loop、tool calling、context management、session persistence、agent harness、构建 agent。Use this skill when the user asks to build a coding agent / automation agent / long-running agent / agent harness.

What it does

Agent Harness 构建规范——当 AI 通过编程构建 harness agent(coding agent / 自动化 agent / 长时运行 agent)时,读取本 skill 作为参考标准,确保产出符合 harness 工程架构:Loop / Provider / Tools / Permissions / Session / Compaction / Prompts & Skills / Extensions 七层 + Delivery。覆盖设计决策、可运行 Python 代码模板、长时运行模式。触发词:coding agent、agent loop、tool calling、context management、session persistence、agent harness、构建 agent。Use this skill when the user asks to build a coding agent / automation agent / long-running agent / agent harness.

The skill document

Purpose

本 skill 是构建规范,不是学习材料。当 AI 通过编程方式构建一个 harness agent 时,读取本 skill 作为参考标准,确保产出的 agent 符合 harness 工程架构。

典型使用场景:用户说"帮我写一个 coding agent / 自动化 agent / 长时运行 agent",AI 在编码前加载本 skill,按规范构建。

What is an Agent Harness

包裹 LLM 的运行时编排层——管工具调用、上下文、记忆、权限、交付,让模型从"一次性问答"变成"能干活的自主系统"。

"A harness is not 'a loop that calls a model'. It is a context-management system with a loop at its centre."

Harness != Framework != Runtime

职责代表
Framework定义 agent 逻辑(prompt、工具定义、编排模式)LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK
Runtime管执行(持久化、重试、并发、故障恢复)LangGraph, Temporal, Inngest
Harness包裹一切:工具集、权限、上下文策略、交付界面、扩展Claude Code, Codex, Pi, OpenCode

叠加关系:Framework(定义逻辑) -> Runtime(管执行) -> Harness(包一切,给用户用)

Architecture: The Loop + 7 Rings

一个 harness 就是以 agent loop 为中心,向外扩展七层"环"(ring)。每层解决一个独立问题,可单独理解和替换。

核心文件索引

主题文件何时读行数
架构总览 + 7 Ringsreferences/architecture.md理解整体架构时~552
设计决策清单references/design-decisions.md做技术选型时~455
代码模板references/code-templates.md开始编码时~960
长时运行 Agent 模式references/long-running-patterns.md构建跨小时 agent 时~397
主流 Harness 对比references/harness-comparison.md选型参考时~271

Core Principles

  1. Prompts 是软引导,Extensions 是硬护栏 —— 安全关键逻辑必须用 extension,不能用 prompt
  2. Skills 扩展 prompt,Extensions 扩展 loop —— 对称性:一个在 prompt 层,一个在 loop 层
  3. Append-only,不原地改写 —— Session 树、Compaction entry 都是追加,原始数据不丢
  4. Catalogue vs Body 分离 —— Skill 只注目录进 prompt,body 按需 read
  5. Neutral Hook Boundary —— Runtime 提供中性 hook,不内置 sub-agents / MCP / plan-mode

Build Checklist

构建前(必须完成)

  • 确认目标:coding agent / 自动化 agent / 长时运行 agent
  • 选择 provider 策略:深度绑定 vs 多 provider(见 design-decisions.md D4)
  • 选择 session 策略:不可变树 vs 扁平 list(见 design-decisions.md D15)
  • 选择扩展策略:内置一切 vs 全推给扩展(见 design-decisions.md D28)
  • 读取 references/architecture.md 理解 7 Rings 架构
  • 读取 references/design-decisions.md 做完所有技术选型

构建中(按阶段)

  • Phase 1 MVP:Agent loop + 1 个 provider + 3 个核心工具(read/write/bash)+ 基础 CLI
  • Phase 2 可用:完整 7 件套工具 + Pydantic 校验 + Session 持久化 + 流式输出 + 取消机制
  • Phase 3 生产可用:Session 树 + Compaction + 权限 hook + Extension API + TUI
  • Phase 4 进阶:Sub-agents + Plan mode + MCP adapter + 长时运行模式 + 多 provider

构建后(验证)

  • 每个 tool 都有 Pydantic schema + 参数校验
  • max_iterations 安全阀存在
  • cancel_event 取消机制存在
  • compaction 80% 阈值触发
  • 权限 hook(authorize + process_result)存在
  • extension API 三动词(on / register_tool / register_command)存在
  • 至少一种 delivery shell(TUI / CLI / Web)

Build Phases(分阶段实施)

阶段目标核心交付参考文件
Phase 1MVPAgent loop + 1 provider + 3 工具 + CLIcode-templates.md 第 0-1 节 + 第 2 节(read/write/bash)
Phase 2可用7 工具 + Pydantic + Session JSONL + 流式 + 取消code-templates.md 第 0-3 节
Phase 3生产可用Session 树 + Compaction + 权限 hook + Extension API + TUIcode-templates.md 第 0-5 节 + architecture.md
Phase 4进阶Sub-agents + Plan mode + MCP + 长时运行 + 多 providercode-templates.md 全部 + long-running-patterns.md

每阶段都可独立使用。先跑通再优化。

Scope

This skill ONLY:

  • 提供 harness agent 的构建规范、设计决策、代码模板
  • 对比主流 harness 的架构选择供参考
  • 引导 AI 按标准构建符合工程规范的 harness agent

This skill NEVER:

  • 执行代码或调用 LLM
  • 访问网络或外部服务
  • 自动修改用户项目文件
  • 替代真正的 harness 实现(需 AI 根据模板编码)

Related skills

指导AI coding工具构建生产级Agent系统。当用户需要设计、实现或优化AI Agent系统时触发。 特别适用于:Agent架构设计、Harness工程、工具系统、权限模型、上下文管理、多智能体协作、 记忆系统、安全沙箱、MCP集成等场景。支持从概念设计到生产部署的完整Agent系统构建。 触发关键词:构建...

4 installs

引导用户从 0 构建一个基于 Harness 工程的 Skill。适用于具有一定复杂度的任务场景(多阶段、多分支、需要质检、需要状态持久化)。不适用于简单的单步任务或纯 prompt 优化。触发词:'创建 Skill'、'新建 Skill'、'做一个 Skill'、'构建 Skill'、'skill generator'、'harness skill'。

FDE Skill——帮 FDE(前线部署工程师)更好完成企业 AI 落地的方法论 Skill。约束 Agent 行为、审计每次变更、沉淀经验。 底层实现叫约束层——一个层五种能力:注入·审计·回溯·沉淀·进化。FORGE 自迭代工具链是内部开发工具。 内置持续优化模式(sustain),自动读 audit 报告趋势生成优化报告。

2 installs1 stars

Build a complete multi-agent orchestration harness for an OpenClaw (or similar) agentic system — defining a CTO/orchestrator agent, tiered specialist agents,...

3 installs

Evolve an existing repository toward Harness Engineering by making it more legible to agents, moving critical knowledge into repo-local artifacts, adding pre...

29 installs