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四个 Agent 系统围绕 Observe、Plan、Act、Verify 循环的架构示意图

Harness Architecture

四个真实 Agent 系统的工程拆解:每一层参考谁、避开谁、为什么。

按 Agent 工程模块逐章讲。每章回答 5 个问题:

  1. 这个模块在 Agent 系统里解决什么问题?
  2. Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes 分别怎么实现?
  3. 四家的共同点和分歧在哪里?
  4. 你自己做 Agent,哪部分直接复用、哪部分避开?
  5. 一张架构图能否把运行流程讲清楚?
  • Codex(OpenAI):本地与云端 coding agent。重点学 coding loop 闭环。
  • Claude Code(Anthropic):agentic coding tool。重点学开发者 UX 与 Git workflow。
  • OpenClaw:多通道个人 Agent 控制面。重点学 session、routing、sandbox。
  • Hermes(Nous Research):长期运行、自改进 Agent。重点学 memory、skills、用户模型。
Observe Plan Act Verify
所有 Agent 都跑这同一个最小循环:Observe → Plan → Act → Verify
  • 想做 agent、没思路:从 01 总览 顺读。
  • 想参考某一块:跳到对应章节。每章 §6「复刻方案」给出最小可行、进阶、别做三档。
  • 想看某个系统:去 系统画像 区,每个系统一页,附 5 件可直接对照的工程动作。
  • 每章末尾的 §9 给到 REF/ 下源码的具体文件加行号。

22 章覆盖 agent loop、context、tool 系统、verifier、文件编辑、shell、git、code review、subagent、session、权限、sandbox、多通道入口、观测成本、记忆、skill、cron、自改进、安全、todo list 任务进度面,以及 execution state surfaces 执行状态路由。

配套 Skill:把书装进 Claude 或 Cursor

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真做 Agent 时,知识要在指尖。我把全书结论压成 build-your-own-agent skill,一行命令载入:

  • 10 条铁律(4 家系统都遵守的最小公约数)加 8 维度光谱选型表;
  • 12 文件 Python scaffold 直接复用;
  • 9 份 reference 文档:构建、诊断、选型、重构、安全、上线、面试、跨 skill 组合;
  • lint 脚本:对照 10 铁律静态检查你的 scaffold,可当作 CI gate。

详见 配套 Skill