这两天，GitHub 上突然出现了一个新项目，短短两天就斩获了 1.9K Star。
点进去一看，是香港大学数据科学研究所（HKUDS）新开源的 AI 项目：OpenHarness。
这个团队之前已经有不少知名项目了，比如 LightRAG、AutoAgent、还有上个月刚火的Nanobot、CLI-Anything，可以说是开源界的"明星团队"。
这次的 OpenHarness，定位非常有意思：它不是一个新的Agent，而是一个"Agent Harness"——也就是给模型穿上的"马甲"。
模型负责思考，Harness给模型提供手、眼、记忆和安全边界。这个理念，一下子把 Agent 的架构说透了。
什么是Agent Harness？
OpenHarness 的核心理念可以用一句话概括：The model is the agent. The code is the harness.
这句话把 Agent 系统清晰地拆成了两个层次：
一个纯聊天模型只能输出文本。当模型接入Harness后，它获得了文件读写、命令执行、网络请求、持久记忆等能力——从"会说"变成"能做"。
OpenHarness实现的就是这个Harness层。
为什么要做OpenHarness？
先看一组数据对比，你就明白这个项目的意义了：
Claude Code 是 Anthropic 官方的代码助手，功能非常强大，但 51 万行代码、1884 个文件，对于想学习Agent架构的开发者来说，简直是天书。
很多人想研究 Agent 内部是怎么工作的，但看到这么大的代码库，直接就放弃了。
OpenHarness 做的事情就是：用 1.1 万行 Python 代码，重新实现 Claude Code 的核心架构。砍掉了遥测、OAuth、重型React UI这些企业级功能，只保留最核心的Harness架构。
10大核心子系统
OpenHarness的架构由10个核心子系统组成，每个都有明确的职责：
1、Engine（智能体循环）
这是整个框架的心脏。一个简洁的循环，却能处理无限的组合：
while True:response = await api.stream(messages, tools) if response.stop_reason != "tool_use": break # 模型完成任务 for tool_call in response.tool_uses: # 权限检查 → 钩子 → 执行 → 钩子 → 结果 result = await harness.execute_tool(tool_call) messages.append(tool_results) # 循环继续，模型根据结果决定下一步模型决定"做什么"，Harness负责"怎么做"——包括权限校验、执行、结果格式化。
2、Tools（43个工具）
涵盖文件I/O、Shell、搜索、Web、MCP协议等：
每个工具都自带Pydantic输入验证、JSON Schema自描述、权限集成、钩子支持。
3、Skills（按需加载的技能）
Skills是按需加载的领域知识，只用.md文件就能定义。
OpenHarness兼容anthropics/skills格式，你只需把.md文件复制到~/.openharness/skills/目录即可。
内置技能包括：
- •
commit：创建清晰的git提交 - •
review：代码审查 - •
debug：系统地诊断和修复bug - •
plan：编码前设计实现方案 - •
test：编写和运行测试 - •
simplify：重构代码使其更简洁可维护
4、Plugins（插件系统）
OpenHarness 兼容 claude-code 插件生态。官方测试了12个官方插件：
这意味着OpenHarness可以直接复用Claude Code已有的生态积累。
5、Permissions（权限管控）
三级权限模式，给你充分的安全感：
还支持路径级规则配置：
{ "permission": {
"mode": "default", "path_rules": [{"pattern": "/etc/*", "allow": false}], "denied_commands": ["rm -rf /", "DROP TABLE"] } }
6、Hooks（生命周期钩子）
支持PreToolUse/PostToolUse生命周期钩子，让你可以在工具执行前后插入自定义逻辑。
7、Commands（54个斜杠命令）
像聊天一样控制Agent，支持/help、/commit、/plan、/resume等常用命令。
8、MCP（Model Context Protocol）
支持Model Context Protocol客户端，可以接入外部MCP服务器。
9、Memory（持久记忆）
用MEMORY.md存储跨会话的持久知识，支持会话恢复和历史记录。
10、Coordinator（多Agent协调）
支持子Agent派发、团队管理、任务调度，ClawTeam集成也在路线图中。
快速上手
安装
# 克隆项目 git clone https://github.com/HKUDS/OpenHarness.git cd OpenHarness 安装依赖（包含开发工具）
uv sync –extra dev
配置模型
以Kimi为例：
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic export ANTHROPIC_API_KEY=your_kimi_api_key export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2.5一键启动
# 如果激活了虚拟环境 oh 或者直接用uv运行
uv run oh
非交互式模式（脚本和管道）
# 单次提示 → 标准输出 oh -p "Explain this codebase" JSON输出，用于编程使用
oh -p "List all functions in main.py" –output-format json
实时流式JSON事件
oh -p "Fix the bug" –output-format stream-json
插件管理
# 列出插件 oh plugin list 安装插件
oh plugin install
启用插件
oh plugin enable
扩展OpenHarness
添加自定义工具
from pydantic import BaseModel, Field from openharness.tools.base import BaseTool, ToolExecutionContext, ToolResult class MyToolInput(BaseModel):
query: str = Field(description="Search query")
class MyTool(BaseTool):
name = "my_tool" description = "Does something useful" input_model = MyToolInput async def execute(self, arguments: MyToolInput, context: ToolExecutionContext) -> ToolResult: return ToolResult(output=f"Result for: {arguments.query}")
添加自定义技能
创建~/.openharness/skills/my-skill.md：
--- name: my-skill
description: Expert guidance for my specific domain
My Skill
When to use
Use when the user asks about [your domain].
Workflow
- Step one
- Step two …
添加自定义插件
创建.openharness/plugins/my-plugin/.claude-plugin/plugin.json：
{ "name": "my-plugin", "version": "1.0.0", "description": "My custom plugin" }在commands/.md中添加命令，在hooks/hooks.json中添加钩子，在agents/.md中添加Agent。
写在最后
OpenHarness 的出现，让我想起了Linux刚诞生时的那句话："Just for fun"。
它不是要取代Claude Code，而是给开发者一个可理解、可修改、可扩展的Agent框架参考。
在AI Agent这个领域，我们需要的不只是好用的产品，更需要清晰的架构、可学习的代码、开放的生态。
OpenHarness正是朝着这个方向迈出的重要一步。
模型是Agent，代码是Harness。OpenHarness把Agent从黑盒变成了白盒——现在，你终于可以看清Agent内部是怎么工作的了。
如果你对AI Agent架构感兴趣，或者想构建自己的Agent，不妨去看看这个项目。代码不长，但信息量很大。
GitHub：https://github.com/HKUDS/OpenHarness
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