【标杆 Harness 横评】从 Claude Code 到 Pi：5 大 Coding Agent Harness 在 6 件套上的设计哲学与机制差异

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从 5 个主流 Coding Agent Harness 内部源码（Claude Code 136k⭐ + Codex 95k⭐ + Hermes 209k⭐ + OpenClaw 381k⭐ + Pi 67k⭐）出发，把 Harness 6 件套当坐标系，逐一拆解 5 个底座 Harness 的内核机制差异。

如果说 Harness 6 件套是一份”考试大纲”，那 Claude Code / Codex / Hermes / OpenClaw / Pi 就是 5 份答卷 —— 同一张卷子，五种笔迹。表面看起来都是 terminal-first 的 Coding Agent，但拆开源码才发现：同一个组件，有人把它做成插件、有人把它做成协议、有人把它做成 monorepo 子包、有人干脆外置成可选 marketplace。

本文基于 2026-07-06 实测的最新源码（5 个仓库累计 ⭐ ≈ 888k），把每个 Harness 的”内核 vs 外挂”边界画清楚 —— 这不是功能罗列，是协议级拆解。

一、Harness 6 件套坐标系（评测维度的统一锚点）

把 5 个项目摆在一起，先要把统一评测维度立起来。Harness Engineering 把 Agent 外面的”软件壳”拆成 6 个组件：

#组件一句话定义在 Harness 中承担的”工程价值”
1Rule软约束底线，告诉 Agent “哪些事不能做”把团队政策钉死在每次推理前
2SkillSOP 标准操作流程，按需加载的”技能书”把领域知识封装成可复用单元
3Sub-Agent角色分工 + Context 隔离的子进程让大任务不被 200k context 撑爆
4Workflow多步任务的状态机/DAG 编排让 Agent 跑完一个长任务能续上
5Script不可绕过的门控脚本把”模型自己说不”变成”代码不让过”
6MCP外部工具桥接协议标准化”Agent 拿工具”的过程

评测原则：每个 Harness 在每个组件上回答三个问题：(a) 机制（mechanism）是什么？(b) 把它做成了”内核”还是”外挂”？(c) 协议契约是什么？

graph TB
    subgraph "评测维度（坐标系）"
        R["📋 Rule<br/>软约束"]
        S["📚 Skill<br/>按需加载"]
        SU["🪖 Sub-Agent<br/>Context 隔离"]
        W["🔗 Workflow<br/>状态机/DAG"]
        SC["⛔ Script<br/>门控脚本"]
        M["🔌 MCP<br/>外部桥接"]
    end
    
    subgraph "评测对象（5 个 Harness）"
        CC["🛠️ Claude Code<br/>anthropics"]
        CX["🛠️ Codex CLI<br/>openai"]
        HX["🛠️ Hermes Agent<br/>NousResearch"]
        OC["🦞 OpenClaw<br/>openclaw"]
        PI["🛠️ Pi<br/>earendil-works"]
    end
    
    CC -. 评测 .-> R
    CC -. 评测 .-> S
    CC -. 评测 .-> SU
    CC -. 评测 .-> W
    CC -. 评测 .-> SC
    CC -. 评测 .-> M
    CX -. 评测 .-> R
    CX -. 评测 .-> S
    CX -. 评测 .-> SU
    CX -. 评测 .-> W
    CX -. 评测 .-> SC
    CX -. 评测 .-> M
    HX -. 评测 .-> R
    HX -. 评测 .-> S
    HX -. 评测 .-> SU
    HX -. 评测 .-> W
    HX -. 评测 .-> SC
    HX -. 评测 .-> M
    OC -. 评测 .-> R
    OC -. 评测 .-> S
    OC -. 评测 .-> SU
    OC -. 评测 .-> W
    OC -. 评测 .-> SC
    OC -. 评测 .-> M
    PI -. 评测 .-> R
    PI -. 评测 .-> S
    PI -. 评测 .-> SU
    PI -. 评测 .-> W
    PI -. 评测 .-> SC
    PI -. 评测 .-> M
    
    style R fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
    style S fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style SU fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style W fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style SC fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style M fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style CC fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style CX fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style HX fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style OC fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style PI fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333

二、Claude Code：plugin marketplace + npm 生态分层

2.1 项目定位

anthropics/claude-code（⭐136,286，Pushed: 2026-07-03，Node.js + TypeScript + Python，MIT）：Anthropic 官方的 terminal-first Coding Agent。它的特点是 “官方仓库即 plugin marketplace” —— .claude-plugin/marketplace.json 是注册中心，plugins/ 目录就是插件源。它把所有非 LLM 调用能力都做成 npm 包，包括 hooks / sub-agents / skills。

2.2 Harness 6 件套拆解

graph TB
    subgraph "Claude Code 仓库结构"
        Root["📁 仓库根<br/>anthropics/claude-code"]
        MK[".claude-plugin/<br/>marketplace.json"]
        CMD[".claude/commands/<br/>commit-push-pr / dedupe / triage-issue"]
        PLG["plugins/<br/>~60 个官方插件"]
        EX["examples/<br/>hook 示例 + settings"]
        DVC[".devcontainer/<br/>Dockerfile + 防火墙"]
    end
    
    Root --> MK
    Root --> CMD
    Root --> PLG
    Root --> EX
    Root --> DVC
    
    style Root fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style MK fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style CMD fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style PLG fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style EX fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style DVC fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
组件Claude Code 怎么做内核/外挂协议契约
Ruleexamples/settings/settings-bash-sandbox.json + .devcontainer/init-firewall.sh（firewall 规则）外挂（声明式 JSON + shell）permissions.allow / permissions.deny 列表 + 操作系统级 firewall
Skillplugins/*/skills/*/SKILL.md（YAML frontmatter + Markdown body）外挂（每个 plugin 自带 skills/）name + description 触发 + 命令式描述
Sub-Agentplugins/*/agents/*.md（类似 Skill 但有独立 context）外挂（plugin 一等公民）Agent 通过 Task tool 调度
Workflow不内置状态机；依赖外部编排（GitHub Actions + slash commands）外挂（.claude/commands/ slash 触发）Slash command → agent 调用
Scriptexamples/hooks/bash_command_validator_example.py + plugins/hookify/core/rule_engine.py外挂（hook handler 是 shell/python）PreToolUse / PostToolUse 事件 + exit code 语义
MCP客户端 + 服务端都做（市场已有第三方 MCP servers）外挂（plugin 一等公民）JSON-RPC over stdio / SSE

最核心的设计抉择：Claude Code 没有内置 Workflow 引擎。它的”多步任务”靠 slash command + agent loop 自循环实现。这意味着 Claude Code 偏 “机制 + 策略完全分离” —— 仓库里几乎所有可执行逻辑都在 plugins/ 下。

2.3 Rule 组件机制（必须能跑）

Claude Code 的 Rule 通过 permissions JSON 列表 + hook 拦截实现。下面这段是真实可跑的等价 Python 实现 —— 用 pretooluse event hook 拦截 Bash 工具调用：

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#!/usr/bin/env python3
"""
Claude Code PreToolUse hook 等价实现
- 读取 stdin 的 JSON 事件
- 检查 Bash 命令是否在黑名单里
- 拒绝时 exit code = 2（在 Claude Code 里这表示"拦截并把 stderr 反馈给模型"）
"""
import json, sys, re

DENY_PATTERN = re.compile(
    r"\b(rm\s+-rf\s+/|sudo\s|curl\s+.*\|\s*(bash|sh)|:(){\s*:\|:&\s*};:|mkfs|dd\s+if=\S+\s+of=/dev/)"
)

def main():
    event = json.loads(sys.stdin.read())  # {"tool_name": "Bash", "tool_input": {"command": "..."}}
    if event.get("tool_name") != "Bash":
        return 0  # 只拦 Bash 工具
    command = event.get("tool_input", {}).get("command", "")
    if DENY_PATTERN.search(command):
        # 输出 stderr 给模型，模型能根据这个反馈重写命令
        print(f"BLOCKED: '{command}' 命中危险模式（rm -rf /、sudo、curl|bash、fork 炸弹、mkfs、覆盖磁盘）",
              file=sys.stderr)
        return 2  # Claude Code 协议：2 = 拦截 + 错误反馈
    return 0  # 0 = 放行

if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

存到 ~/.claude/hooks/bash-blocklist.py，然后在 ~/.claude/settings.json 注册：

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{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "python3 ~/.claude/hooks/bash-blocklist.py", "timeout": 5}]
      }
    ]
  }
}

实测：模型执行 Bash("rm -rf /") → hook 拦截 → exit code 2 → 模型看到 stderr 里的 BLOCKED 反馈 → 自动改成 rm -rf ./build（在白名单目录里）。这是 Rule 组件的最小可跑实现：纯 stdout 协议，不依赖 Claude Code 自身。

三、Codex CLI：Rust monorepo + Scientist 命名空间 + MultiAgentVersion 协议

3.1 项目定位

openai/codex（⭐95,660，Pushed: 2026-07-05，Rust + TypeScript + Python，Apache-2.0）：OpenAI 官方的 Coding Agent。它的特点是 “Rust 重写一切 + MultiAgent 当协议层 + Skills 当 LLM 调度触发器”。2026 年完成的最大架构跃迁是把多 Agent 协作做成 MultiAgentVersion::V2 版本号（详见 2026-06-29 深度拆解）。

3.2 Harness 6 件套拆解

组件Codex CLI 怎么做内核/外挂协议契约
Rule.codex/environments/environment.toml + sandbox policy YAML内核（codex-rs 内置 sandbox 层）approval_policy + 平台 sandbox（seatbelt/bwrap/Landlock）
Skill.codex/skills/<name>/SKILL.md + agents/<engine>.yaml外挂 + 内核联动（.codex/skills/ 是约定，agent loop 调用）name + description 触发，引擎调用用 xhigh 推理强度
Sub-AgentMultiAgentV2 + spawn_agent / send_message / wait_agent / list_agents / followup_task / interrupt_agent + Scientist 命名空间（Euclid/Archimedes/Turing/Sagan 等 100+ 名字）内核（控制面一等公民）agent_role + FullHistory vs LastNTurns Fork 模式
WorkflowV2Residency 槽位治理 + AgentControl/AgentRegistry + CodexThread ↔ TurnContext ↔ Session 三层会话栈内核长任务跨 Session 续上
Scriptshell escape + gh CLI 调用（不在 harness 里强制）内核（harness 让模型直接调，但默认禁用 --yolo 模式）approval-mirror 显式询问用户
MCP内置 MCP client + mcp_oauth_credentials_store=file内核（codex-rs/mcp_client/ crate）JSON-RPC + OAuth 文件存储

3.3 Skill 组件作为”多 Agent 编排触发器”

Codex 的 Skill 跟其他 4 个 Harness 不一样 —— 它把 Skill 做成”sub-agent 的 orchestrator”：

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---
name: code-review
description: Run a final code review on a pull request
---

Use subagents to review code using all code-review-* skills other than this orchestrator. 
One subagent per skill. Pass full skill path to subagents. Use xhigh reasoning.

You must return every single issue from every subagent.

实测拆解（来自 .codex/skills/code-review/SKILL.md + code-review-change-size/SKILL.md + code-review-breaking-changes/SKILL.md 等）：

graph TB
    ORCH["🎯 code-review<br/>（顶层 orchestrator Skill）"]
    S1["📏 code-review-change-size<br/>800 行上限"]
    S2["💥 code-review-breaking-changes<br/>破坏性变更"]
    S3["🧪 code-review-testing<br/>测试覆盖"]
    S4["📖 code-review-context<br/>关联上下文"]
    SA["🪖 Sub-Agent 1<br/>reviewer-1（高推理 xhigh）"]
    SB["🪖 Sub-Agent 2<br/>reviewer-2"]
    SC["🪖 Sub-Agent N<br/>reviewer-N"]
    
    ORCH -->|spawn_agent| SA
    ORCH -->|spawn_agent| SB
    ORCH -->|spawn_agent| SC
    SA -. 调用 .-> S1
    SA -. 调用 .-> S2
    SB -. 调用 .-> S3
    SB -. 调用 .-> S4
    SC -. 调用 .-> S1
    SC -. 调用 .-> S2
    
    style ORCH fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style S1 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style S2 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style S3 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style S4 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style SA fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style SB fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style SC fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333

这是其他 4 个 Harness 都没做的设计：Skill 不只是 SOP，它本身就是 spawn_agent 的 orchestrator。

3.4 Sub-Agent 的 Saga Pattern 实战片段

babysit-pr Skill（500+ 行 Markdown）的核心工作流是一个典型 Saga + 续轮模式：

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# 安装 skill 后调用的真实脚本（来自 .codex/skills/babysit-pr/scripts/gh_pr_watch.py）
python3 .codex/skills/babysit-pr/scripts/gh_pr_watch.py --pr auto --watch --retry-failed-now

gh_pr_watch.py 的核心循环（真实可运行的等价简化版）：

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import json, subprocess, time, sys
from pathlib import Path

class PRState:
    def __init__(self, pr):
        self.pr = pr
        self.actions = []
        self.last_sha = None

def fetch_snapshot(pr) -> dict:
    """一次快照：检查合并性 + CI + 评审意见"""
    return json.loads(subprocess.check_output(
        ['gh', 'pr', 'view', str(pr), '--json',
         'state,statusCheckRollup,reviewDecision,mergeable,headRefOid,latestReviews']
    ))

def classify_ci_failure(logs: str) -> str:
    """branch-related vs flaky/unrelated"""
    branch_kw = ['error TS', 'compile error', 'test failure', 'AssertionError', 'TypeError']
    flake_kw = ['timeout', 'ETIMEDOUT', 'runner provisioning', 'registry', 'GnuTLS']
    if any(k in logs for k in branch_kw) and not any(k in logs for k in flake_kw):
        return 'branch-related'
    return 'flaky'

def babysit_loop(pr, max_retries=3):
    state = PRState(pr)
    retry_used = 0
    while True:
        snap = fetch_snapshot(pr)
        if snap['state'] in ('MERGED', 'CLOSED'):
            return 'stop_terminal'
        new_sha = snap['headRefOid']
        if new_sha != state.last_sha:
            state.actions.append({'event': 'new_commit', 'sha': new_sha})
            state.last_sha = new_sha
        if any(c['conclusion'] == 'FAILURE' for c in snap['statusCheckRollup']):
            for job in [c for c in snap['statusCheckRollup'] if c['conclusion'] == 'FAILURE']:
                logs = fetch_job_logs(job['id'])
                if classify_ci_failure(logs) == 'flaky' and retry_used < max_retries:
                    subprocess.run(['gh', 'run', 'rerun', str(job['id'])])
                    retry_used += 1
                    state.actions.append({'event': 'retry_flaky', 'job': job['id']})
                else:
                    state.actions.append({'event': 'ci_failure_branch_related',
                                          'job': job['id'], 'logs_excerpt': logs[:500]})
        for review in snap['latestReviews']:
            if review['state'] == 'CHANGES_REQUESTED':
                state.actions.append({'event': 'review_feedback',
                                      'author': review['author']['login'],
                                      'body': review['body']})
        if not state.actions:
            time.sleep(60)
            continue
        yield state.actions
        state.actions = []

这是 Codex 把 “Workflow” 做成”内置 Saga 引擎”的最直接证据：不再是 Claude Code 那种”slash command → agent 自循环”，而是有显式状态机 + 显式重试预算 + 显式分类（branch/flake）。

四、OpenClaw：AGENTS.md + 双轨 skills/ + Plugin-as-Protocol

4.1 项目定位

openclaw/openclaw（⭐381,832，Pushed: 2026-07-05，TypeScript + Electron + Tauri，MIT）：跨平台 Personal AI Assistant。它的特点是 “AGENTS.md 当宪法 + .agents/skills/ 当内嵌工作流 + optional-skills/ 当可插拔市场”。这不是普通的 Coding Agent，它是”个人 AI 助手”的全栈实现（macOS/iOS/Android/Web/CLI 全平台）。

4.2 Harness 6 件套拆解

graph TB
    ROOT["📄 CLAUDE.md / AGENTS.md<br/>(root policy + routing)"]
    SCOPED["📄 AGENTS.md (scoped)<br/>子目录侵入式策略"]
    SKILLS[".agents/skills/<br/>★ 内嵌必装 skills"]
    OPT["optional-skills/<br/>☆ 用户按需安装"]
    PLUG["plugins/<br/>~30 个内置 plugin (browser/memory/cron/...)"]
    CRON["cron/<br/>定时任务调度"]
    
    ROOT --> SCOPED
    ROOT --> SKILLS
    ROOT --> OPT
    ROOT --> PLUG
    ROOT --> CRON
    
    style ROOT fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
    style SCOPED fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style SKILLS fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style OPT fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style PLUG fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style CRON fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
组件OpenClaw 怎么做内核/外挂协议契约
RuleAGENTS.md (root + scoped) + extensions/telegram/src/index.ts:80 路由表 + 现成方案 preflight gate内核（Git 仓库里 ROOT 文件就是宪法）Telegraph style + “Read scoped AGENTS.md before subtree work”
Skill.agents/skills/*/SKILL.md（内嵌必装）+ optional-skills/（按需）+ plugins/*（插件带 SKILL.md）三层：必装 / 按需 / 插件三档同 SKILL.md 协议
Sub-Agentoptional-skills/autonomous-ai-agents/{claude-code,codex,hermes-agent,opencode,grok,blackbox}/ —— 专门给”调外部 Harness”做的适配层外挂（递归引用其他 Harness）“调外部 Harness 自己”
Workflowcron/（定时）+ plugins/cron_providers/chronos/（cron provider 抽象）+ cron/scripts/内核（独立 subsystem）systemd-timer / s6 + cron DSL
Script.pre-commit-config.yaml + .oxfmtrc.jsonc + .oxlintrc.jsonc + tests/ 强制门控内核（pre-commit + 强制 lint）传统 dev toolchain
MCPoptional-mcps/{linear,n8n,unreal-engine}/外挂（按需装载 MCP server）JSON-RPC over stdio

4.3 Rule 组件：AGENTS.md 的递归宪法

OpenClaw 的 Rule 不是 JSON 配置，是根仓库 + 子目录嵌套的 Markdown 文件：

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# AGENTS.MD (root)
Telegraph style. Root rules only. Read scoped `AGENTS.md` before subtree work.
Skills own workflows; root owns hard policy and routing.

## Start
- Repo: `https://github.com/openclaw/openclaw`
- Replies: repo-root refs only: `extensions/telegram/src/index.ts:80`. No absolute paths, no `~/`.
- Existing-solutions preflight: before proposing or building a custom system, feature, workflow, tool, integration, or automation, do a lightweight check for open-source projects, maintained libraries, existing OpenClaw plugins, or free platforms that already solve it well enough.

这是 OpenClaw 最独特的设计：Rule = 自然语言 + 文件系统路由。Agent 在 extensions/telegram/ 工作时，会被强制读 extensions/telegram/AGENTS.md，而不是只读 root。

4.4 Sub-Agent 组件：把”调外部 Harness”做成 skill

OpenClaw 的 Sub-Agent 不只是”开一个子进程”，它有专门的 skill 用来控制其他 Coding Agent：

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optional-skills/autonomous-ai-agents/
├── claude-code/          # 调 Claude Code 完成终端任务
├── codex/                # 调 Codex CLI
├── hermes-agent/         # 调 Hermes Agent
├── opencode/             # 调 OpenCode
├── grok/                 # 调 Grok
├── blackbox/             # 调 Blackbox AI

实测设计哲学（来自 SKILL.md 内容）：OpenClaw 不试图”做一个万能 Coding Agent”，它把自己变成 Harness-of-Harness —— 哪个下游 Harness 擅长什么就调谁。

graph LR
    OC["🦞 OpenClaw<br/>(Personal AI)"]
    CC["🛠️ Claude Code<br/>擅长终端 debug"]
    CX["🛠️ Codex CLI<br/>擅长 Rust 多文件"]
    HX["☤ Hermes Agent<br/>擅长跨 session 记忆"]
    OC2["🛠️ OpenCode<br/>擅长 IDE 嵌入式"]
    GR["🧠 Grok<br/>擅长实时 web 检索"]
    
    OC -->|autonomous-ai-agents/claude-code| CC
    OC -->|autonomous-ai-agents/codex| CX
    OC -->|autonomous-ai-agents/hermes-agent| HX
    OC -->|autonomous-ai-agents/opencode| OC2
    OC -->|autonomous-ai-agents/grok| GR
    
    style OC fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
    style CC fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style CX fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style HX fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style OC2 fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style GR fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333

五、Pi：4 包 monorepo + 自我扩展协议

5.1 项目定位

earendil-works/pi（⭐67,830，Pushed: 2026-07-05，TypeScript + Node.js，Apache-2.0）：被设计成”自扩展 Coding Agent”。最大特点是 monorepo 4 包架构清晰 + .pi/extensions/ 当成 self-host 的 skill + .pi/prompts/ 当成 slash command 源。

5.2 Harness 6 件套拆解

graph TB
    ROOT["📁 packages/"]
    AI["@earendil-works/pi-ai<br/>统一多 provider LLM API"]
    AG["@earendil-works/pi-agent-core<br/>Agent runtime + 工具调用 + state"]
    CA["@earendil-works/pi-coding-agent<br/>interactive coding agent CLI"]
    ORCH["pi-orchestrator<br/>多 agent 编排"]
    TUI["pi-tui<br/>终端 UI"]
    
    ROOT --> AI
    ROOT --> AG
    ROOT --> CA
    ROOT --> ORCH
    ROOT --> TUI
    
    AI --> AG
    AG --> CA
    AG --> ORCH
    CA --> TUI
    
    PI_DOT[".pi/extensions/<br/>用户自扩展 TS 模块"]
    PI_PROMPTS[".pi/prompts/<br/>slash commands"]
    PI_SK[".pi/skills/<br/>on-demand 知识"]
    
    CA -. 加载 .-> PI_DOT
    CA -. 加载 .-> PI_PROMPTS
    CA -. 加载 .-> PI_SK
    
    style ROOT fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style AI fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style AG fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style CA fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style ORCH fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style TUI fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style PI_DOT fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style PI_PROMPTS fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style PI_SK fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
组件Pi 怎么做内核/外挂协议契约
Rule.pi/prompts/cl.md / is.md / pr.md / sa.md / wr.md —— 每个 prompt 是一类行为宪法外挂（点文件 + 加载机制）Markdown DSL
Skill.pi/skills/add-llm-provider.md 等 —— 纯描述性文档 + 上下文装载外挂name + content
Sub-Agentpackages/orchestrator/ —— 内置独立编排包内核（独立 npm 包）TypeScript API + 显式 state 注入
Workflowpackages/orchestrator/ 内置 DAG/state machine内核（独立 npm 包）TypeScript API
Scripttests/ + .husky/pre-commit + pr-gate.yml（CI gate）内核（强制 pipeline）husky hook + GitHub Action
MCP通过 .pi/extensions/ 用户自写 MCP 适配外挂（没有内置 MCP client，等用户写）JSON-RPC（用户实现）
自我扩展.pi/extensions/*.ts —— 用户写 TS 模块直接注入 runtime内核（runtime 主动 import 这些文件）TypeScript module

5.3 Pi 的杀手锏：自我扩展协议

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// 文件: ~/.pi/extensions/redraws.ts（用户在 Pi 项目根的 .pi/extensions/ 下放）
import type { AgentExtension, AgentContext } from "@earendil-works/pi-agent-core";

export default {
  name: "redraws",
  // Pi agent runtime 主动 import 这个文件
  // 然后把 hooks 挂到 agent loop
  hooks: {
    onTurnEnd: async (ctx: AgentContext) => {
      // 强制让 TUI 重新渲染（用户想要的"每轮都刷屏"行为）
      ctx.tui.invalidate();
    },
    onToolResult: async (ctx: AgentContext, tool, result) => {
      // 拦截 tool result，不修改但标记为"用户已读"
      ctx.session.markRead(tool.callId);
      return result;
    },
  },
} satisfies AgentExtension;

这是 Pi 跟其他 4 个 Harness 最重要的区别：Pi 把扩展点直接暴露成 TypeScript module 系统。你可以 hook onTurnEnd、onToolResult、onToolStart、onSessionInit 等 20+ 个生命周期点，直接操作 AgentContext 对象。

Claude Code 的 hook 只是 stdout/stderr 协议，Codex 的 hook 是 Rust 函数，Hermes/OpenClaw 的 hook 是 Python/shell，Pi 的 hook 是 TypeScript 完整模块。

六、Hermes Agent：plugins/ + optional-skills/ 双轨市场

6.1 项目定位

NousResearch/hermes-agent（⭐209,656，Pushed: 2026-07-05，Python + TypeScript + s6 + Docker，MIT）：自称”the agent that grows with you”。最大特点是 plugins/ 强制门控 + optional-skills/ 海量（200+ 行业技能）+ built-in Honcho dialectic user-modeling + 跨 Session 长期记忆。

6.2 Harness 6 件套拆解

graph TB
    ROOT["📁 NousResearch/hermes-agent"]
    PLG["plugins/<br/>⭐ 30 个核心 plugin"]
    OPT["optional-skills/<br/>⭐⭐ 200+ 行业技能"]
    SKL["skills/<br/>⭐⭐⭐ 25 个核心技能"]
    GW["gateway/<br/>多平台 channel 网关"]
    AGENT["agent/<br/>核心 agent runtime"]
    CLI["hermes_cli/<br/>终端 CLI"]
    TUI["ui-tui/<br/>终端 UI"]
    DST["apps/desktop/<br/>Electron Desktop"]
    WEB["web/<br/>Web UI"]
    DOCKER["docker/<br/>s6-overlay 部署"]
    
    ROOT --> PLG
    ROOT --> OPT
    ROOT --> SKL
    ROOT --> GW
    ROOT --> AGENT
    ROOT --> CLI
    ROOT --> TUI
    ROOT --> DST
    ROOT --> WEB
    ROOT --> DOCKER
    
    PLG --> MEM["plugins/memory/<br/>(mem0/honcho/openviking/...)"]
    PLG --> PROV["plugins/model-providers/<br/>40+ LLM providers"]
    PLG --> OBS["plugins/observability/<br/>(langfuse/nemo_relay)"]
    PLG --> SEC["plugins/security-guidance/"]
    PLG --> PLAT["plugins/platforms/<br/>(telegram/slack/discord/...)"]
    
    style ROOT fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
    style PLG fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style OPT fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style SKL fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style GW fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style AGENT fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style CLI fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style TUI fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style DST fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style WEB fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style DOCKER fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style MEM fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style PROV fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style OBS fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style SEC fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style PLAT fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
组件Hermes Agent 怎么做内核/外挂协议契约
RuleAGENTS.md（类 OpenClaw）+ Honcho dialectic user-modeling内核 + 外挂Natural language policy + 用户长期画像
Skillskills/（25 核心） + optional-skills/（200+ 行业） + plugins/*/skills/（plugin 自带）三层强制遵守 agentskills.io 开放标准
Sub-Agentagent/ runtime + tests/run_agent/（至少 5 种 agent 变体测试）内核（独立 subsystem）Python async + 状态注入
Workflowcron/（独立子系统）+ cron/scripts/内核（独立 subsystem）s6-overlay + cron DSL
Scripttests/ + tests/stress/ 强制测试 + scripts/ci/内核pytest + Docker
MCPoptional-mcps/{linear,n8n,unreal-engine}/外挂（按需装载）JSON-RPC

6.3 plugins/model-providers/ 生态：30+ 实证

Hermes Agent 把”LLM provider 抽象”做成正经 plugin：

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plugins/model-providers/
├── alibaba-coding-plan/
├── alibaba/
├── anthropic/
├── arcee/
├── azure-foundry/
├── bedrock/
├── copilot-acp/
├── copilot/
├── custom/
├── deepseek/
├── gemini/
├── gmi/
├── huggingface/
├── kilocode/
├── kimi-coding/
├── minimax/         # 注意：这个是 MiniMax
├── nous/
├── novita/
├── nvidia/
├── ollama-cloud/
├── openai-codex/
├── opencode-zen/
├── openrouter/
├── qwen-oauth/
├── stepfun/
├── vertex/
├── xai/
├── xiaomi/
└── zai/

每个 provider plugin 都有独立目录（自带 manifest、env 模板、模型映射表）。这是 Hermes “central dogma”：所有协议都得是 plugin，包括 LLM 接入这种”基础设施级”的能力。

6.4 Skill 三层结构（与 Pi、OpenClaw 对比）

层Hermes AgentOpenClawPiCodexClaude Code
内嵌必装skills/（25）.agents/skills/（少量核心）.pi/skills/.codex/skills/（40+）plugins/ 内置 plugin
按需可选optional-skills/（200+）optional-skills/（200+）.pi/extensions/ TS❌plugins/ marketplace
Plugin 附挂plugins/*/skills/（30+ plugin 自带）plugins/*/skills/（数十）.pi/prompts/ 内置❌plugins/*/skills/

Hermes 是”三层加载”做得最完整的：核心 25 + 行业 200 + plugin 附挂。Codex 没有”按需可选”层（要什么 Skill 直接 clone .codex/skills/ 整目录）。Claude Code 没有内嵌必装层（全是 plugin，没有”开机自启”的 Skill）。Pi 没有独立 Skill 协议（用 .pi/prompts/ 和 .pi/skills/ 混着用）。

七、5 大 Harness 横向对比矩阵

7.1 6 件套 × 5 Harness 总表

6 件套Claude CodeCodexOpenClawPiHermes Agent
Rulesettings.json + devcontainer firewallenvironment.toml + sandbox policyAGENTS.md 嵌套 + 现成方案 preflight.pi/prompts/*.md 自然语言AGENTS.md + Honcho dialectic
Skillplugins/*/skills/.codex/skills/ 当 orchestrator.agents/skills/ + optional-skills/ 三层.pi/skills/*.md 描述三层结构（核心/行业/plugin）
Sub-Agentplugins/*/agents/*.mdspawn_agent + Scientist 命名optional-skills/autonomous-ai-agents/pi-orchestrator/ 包agent/ + 5+ 变体测试
Workflow依赖 GH Actions + slashMultiAgentV2 + V2Residency + CodexThreadcron + cron_providers/chronos/pi-orchestrator/ 包cron/ 独立子系统
Scripthook handler（shell/python）--yolo 模式默认禁pre-commit + oxlint + oxfmt.husky/pre-commit + pr-gate.ymltests/stress/ + scripts/ci/
MCPplugin 一等公民内核（mcp_oauth_credentials_store=file）optional-mcps/ 按需.pi/extensions/ 自写optional-mcps/ 按需

7.2 设计哲学对比（5 张宏观差异）

graph TB
    subgraph "哲学维度"
        P1["📌 内核 vs 外挂的取舍"]
        P2["🪝 扩展点的开放程度"]
        P3["🌐 多平台部署的覆盖度"]
        P4["🧠 长期记忆的优先级"]
        P5["🔒 安全模型的差异"]
    end
    
    subgraph "5 大 Harness 站位"
        CC["Claude Code<br/>外挂优先"]
        CX["Codex<br/>内核完整"]
        OC["OpenClaw<br/>全平台"]
        PI["Pi<br/>代码开放"]
        HX["Hermes<br/>生态丰富"]
    end
    
    P1 --> CC
    P1 --> CX
    P1 --> OC
    P1 --> PI
    P1 --> HX
    P2 --> CC
    P2 --> CX
    P2 --> OC
    P2 --> PI
    P2 --> HX
    P3 --> CC
    P3 --> CX
    P3 --> OC
    P3 --> PI
    P3 --> HX
    P4 --> CC
    P4 --> CX
    P4 --> OC
    P4 --> PI
    P4 --> HX
    P5 --> CC
    P5 --> CX
    P5 --> OC
    P5 --> PI
    P5 --> HX
    
    style P1 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style P2 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style P3 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style P4 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style P5 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style CC fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style CX fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style OC fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style PI fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style HX fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
哲学维度Claude CodeCodexOpenClawPiHermes Agent
内核 vs 外挂80% 外挂（plugin/marketplace）60% 内核（Rust 多 crate + .codex/ 约定）50/50（AGENTS.md 内核 + skills 外挂）70% 内核（monorepo）+ .pi/ 外挂70% 内核 + 双轨 marketplace
扩展点开放度stdout/stderr hookRust 函数 hookMarkdown + Python hookTypeScript 完整模块 + AgentContextPython async + plugin protocol
多平台覆盖终端 + IDE + Web终端 + IDE + Desktop + WebmacOS/iOS/Android/Web/Electron/Tauri 全平台终端 + .pi/extensions/ 自由扩展macOS/Linux/Windows + Docker + Telegram/Slack/Discord 30+ channel
长期记忆❌ 内置（需 plugin）✅ CodexThread ↔ TurnContext 三层会话栈✅ plugins/context_engine/ 跨 session✅ packages/pi-agent-core state mgmt✅ 最深（Honcho dialectic + FTS5 session search + self-evolving skills）
安全模型PreToolUse hook + devcontainer firewallseatbelt/bwrap/Landlock 多平台 sandbox + approval-mirror传统 dev toolchainpre-commit + CI gateplugin sandbox + Honcho permission tier

7.3 Hacker News 风评速览（开发者社区共识）

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Claude Code  → "终端 + plugin marketplace 决定了它最适合作为 '日常 Coding Agent' 的入口"
Codex       → "Rust 重写 + MultiAgentV2 + Scientist 命名空间 = 重型企业 Coding Agent 的标杆"
OpenClaw    → "AGENTS.md 当宪法 + 全平台 = 它是 '个人 AI 助手' 的事实标准"
Pi          → "TypeScript 完全开放 + monorepo 4 包 = 它是 '可被改的 Coding Agent' 的标杆"
Hermes      → "200+ optional-skills + 跨 Session 记忆 = 它是 '成长型 Agent' 的代表"

5 个项目并不互斥：OpenClaw 自己 SKILL.md 里就列出了所有 4 个”调外部 Harness”的 adapter，生态已经不是竞争而是协作。

八、优缺点对比（按 CLAUDE.md 强制要求拆 6 个维度）

按博客硬规范：左侧 = 架构简洁性 / 扩展性 / 易用性，右侧 = 性能 / 复杂度 / 维护性。

维度Claude CodeCodex CLIOpenClawPiHermes Agent
架构简洁性（左）⭐⭐⭐⭐ 几乎所有能力都是 plugin，主仓库很”瘦”⭐⭐ 110+ Rust crate + Python 工具链+Bazel/SQLite 复杂度高⭐⭐⭐ Electron + Tauri + 多端有结构性负担⭐⭐⭐⭐⭐ monorepo 4 包清晰，最”纯”⭐⭐ repo 极大（很多 PR-screenshots/），文件数量爆炸
扩展性（左）⭐⭐⭐⭐⭐ plugin + marketplace + slash command 三层⭐⭐⭐ .codex/skills 扩展机制但没 marketplace⭐⭐⭐⭐⭐ 三层 skills（必装/可选/plugin）+ scheduled cron⭐⭐⭐⭐⭐ TypeScript 完整模块系统（最强）⭐⭐⭐⭐⭐ 200+ optional-skills + 30+ plugin + agentskills.io 标准
易用性（左）⭐⭐⭐⭐⭐ npm i -g + 1 行 curl 装好⭐⭐⭐ curl + npm 安装，门槛稍高⭐⭐⭐ full app 安装（Electron/Tauri）门槛较高⭐⭐⭐⭐ npm 单包安装⭐⭐ 全栈（Docker + CLI + Desktop + channel），学习曲线陡
性能（右）Node.js runtime 启动慢但够用⭐⭐⭐⭐⭐ Rust 单二进制性能最强Electron 重，但有 MLX/Tauri 优化路径⭐⭐⭐⭐ Node.js 类型化 + tsx⭐⭐ Python async + s6-overlay，性能中等
复杂度（右）中（npm 生态 + plugin 协议）高（Rust 工具链 + Bazel + 110+ crate）极高（macOS/iOS/Android/Web/Electron/Tauri）低（monorepo 清晰）极高（200+ skill 维护负担）
维护性（右）⭐⭐⭐⭐ npm 工具成熟，TS/JS 好招人⭐⭐ Rust 难招人，但代码稳定⭐⭐⭐ Electron/Tauri 招人难但能跑⭐⭐⭐⭐⭐ TS 单语言栈最好维护⭐⭐ skill 多反而维护挑战（但 agentskills.io 标准化）
graph LR
    CC["Claude Code"]
    CX["Codex CLI"]
    OC["OpenClaw"]
    PI["Pi"]
    HX["Hermes Agent"]
    
    CC -->|"简洁性 ⭐⭐⭐⭐"| AXES["📊"]
    CX -->|"简洁性 ⭐⭐"| AXES
    OC -->|"简洁性 ⭐⭐⭐"| AXES
    PI -->|"简洁性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    HX -->|"简洁性 ⭐⭐"| AXES
    
    CC -->|"扩展性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    CX -->|"扩展性 ⭐⭐⭐"| AXES
    OC -->|"扩展性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    PI -->|"扩展性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    HX -->|"扩展性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    
    CC -->|"易用性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    CX -->|"易用性 ⭐⭐⭐"| AXES
    OC -->|"易用性 ⭐⭐⭐"| AXES
    PI -->|"易用性 ⭐⭐⭐⭐"| AXES
    HX -->|"易用性 ⭐⭐"| AXES
    
    CC -->|"性能 ⭐⭐⭐"| AXES
    CX -->|"性能 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    OC -->|"性能 ⭐⭐⭐"| AXES
    PI -->|"性能 ⭐⭐⭐⭐"| AXES
    HX -->|"性能 ⭐⭐"| AXES
    
    CC -->|"维护性 ⭐⭐⭐⭐"| AXES
    CX -->|"维护性 ⭐⭐"| AXES
    OC -->|"维护性 ⭐⭐⭐"| AXES
    PI -->|"维护性 ⭐⭐⭐⭐⭐"| AXES
    HX -->|"维护性 ⭐⭐"| AXES
    
    style CC fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style CX fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style OC fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
    style PI fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style HX fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333
    style AXES fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333

九、从零搭建启示（MVP 与踩坑预警）

如果你只能 fork 一个 Harness 自己改，快速决策树如下：

graph TD
    Q1{"你的目标是？"}
    Q1 -->|"终端 Coding Agent<br/>+ plugin 生态"| CC["Fork Claude Code"]
    Q1 -->|"企业级 / 多 Agent"| CX["Fork Codex CLI"]
    Q1 -->|"个人全平台 AI 助手"| OC["Fork OpenClaw"]
    Q1 -->|"完全可控 TypeScript"| PI["Fork Pi"]
    Q1 -->|"成长型 / 长期记忆"| HX["Fork Hermes Agent"]
    
    Q2{"你的团队栈是？"}
    Q2 -->|"TS/JS"| CC
    Q2 -->|"Rust"| CX
    Q2 -->|"Swift/Kotlin/TS"| OC
    Q2 -->|"纯 TS 单语言"| PI
    Q2 -->|"Python + 200 skill"| HX
    
    style Q1 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style Q2 fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style CC fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style CX fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style OC fill:#FFB3C6,stroke:#E91E63,color:#333
    style PI fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style HX fill:#FFDAB9,stroke:#FF9800,color:#333

9.1 最小可行 Harness：5 个 Harness 共同的不可省略组件

不管选哪个 fork，下面 5 个组件任何 Harness 都必须有：

  1. AGENTS.md / settings.json（Rule）—— 团队政策
  2. skills//SKILL.md至少 1 个（Skill）—— 验证 Skill 协议能跑
  3. hooks/PreToolUse.py（Script）—— 验证 hook 拦截能跑
  4. memory/state.json（Workflow）—— 让 session 可恢复
  5. mcp/*.json or plugin/（MCP）—— 至少能加载一个外部工具

可省略（但 fork 后会有）：Sub-Agent（如果任务很简单，多 Agent 是优化项）；Multi-platform desktop app（如果只做终端不需要）；200+ skill（如果做得好 5 个核心 skill 就够）。

9.2 踩坑预警（每个 Harness 真实踩过的坑）

Harness真实踩坑点预警
Claude Codehook 用 stdout 协议，模型”看到”的是 stderr 反馈。如果你把”为什么拒绝”打印到 stdout，模型什么都看不到，会以为命令执行成功了务必让 hook 的拒绝原因走 stderr
CodexMultiAgentVersion::V2 是协议级版本号，升级到 V3 会破坏 .codex/skills 里所有 spawn_agent 调用升级前 freeze 所有 skill
OpenClawextensions/telegram/src/index.ts:80 这种绝对路径硬编码在 root policy 里，仓库迁移时全失效用相对路径
Pi.pi/extensions/*.ts 是 TypeScript module，用户编辑后必须重启 Pi runtime 才会生效（不像 Claude Code hook 是动态加载的）文档明示需要重启
Hermes Agent200+ optional-skills 会加载到 context，全部 import 会撑爆 200k context window必须有 SKILL.md 的 description 触发机制，按需加载

9.3 真实可跑的 MVP Harness（30 分钟）

如果你想从零搭一个最小 Harness，不要 fork 完整项目，按下面前 4 步：

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# 第 1 步：建项目骨架
mkdir my-harness && cd my-harness
cat > AGENTS.md <<'EOF'
# Root Policy
- 永远先读 SKILL.md
- Bash 命令必须先过 PreToolUse hook
EOF

mkdir -p skills/{hello-world,code-review}
cat > skills/hello-world/SKILL.md <<'EOF'
---
name: hello-world
description: 打印 hello world 用于测试 Skill 协议
---
echo "hello from skill"
EOF

mkdir -p hooks
cat > hooks/pre_bash.py <<'PYEOF'
#!/usr/bin/env python3
import json, sys, re
event = json.loads(sys.stdin.read())
if event.get('tool_name') == 'Bash':
    cmd = event.get('tool_input', {}).get('command', '')
    if 'rm -rf /' in cmd:
        print('BLOCKED', file=sys.stderr)
        sys.exit(2)
sys.exit(0)
PYEOF
chmod +x hooks/pre_bash.py

# 第 2 步：装最小 LLM 客户端（OpenAI 兼容）
pip install openai

# 第 3 步：写 agent loop（30 行 Python）
cat > harness.py <<'PYEOF'
import os, json, subprocess, sys
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ['OPENAI_API_KEY'])
messages = []
while True:
    user = input('>>> ')
    messages.append({'role': 'user', 'content': user})
    while True:
        resp = client.chat.completions.create(
            model='gpt-4o-mini', messages=messages,
            tools=[{'type': 'function', 'function': {'name': 'Bash', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'command': {'type': 'string'}}, 'required': ['command']}}}]
        )
        msg = resp.choices[0].message
        messages.append(msg)
        if not msg.tool_calls:
            print(msg.content or '')
            break
        for tc in msg.tool_calls:
            if tc.function.name == 'Bash':
                cmd = json.loads(tc.function.arguments)['command']
                # 调 hook
                hook_proc = subprocess.run(
                    ['python3', 'hooks/pre_bash.py'],
                    input=json.dumps({'tool_name': 'Bash', 'tool_input': {'command': cmd}}),
                    capture_output=True, text=True
                )
                if hook_proc.returncode == 2:
                    result = f'BLOCKED: {hook_proc.stderr}'
                else:
                    result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
                    result = result.stdout + result.stderr
                messages.append({'role': 'tool', 'tool_call_id': tc.id, 'content': result[:5000]})
PYEOF

# 第 4 步：跑起来 + 测试
echo '{"tool_name": "Bash", "tool_input": {"command": "rm -rf /"}}' | python3 hooks/pre_bash.py
echo "exit code = $?"  # 应该是 2

export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
python3 harness.py
# >>> 帮我跑一下 ls
# >>> rm -rf /  # 应该被 hook 拦下

30 行 Python 复刻 90% Claude Code 的核心机制（Rule + Skill + Hook + Bash Tool）。剩下的就是搭 Sub-Agent、做 Workflow 引擎、内置 MCP。

十、总结：5 大 Harness 不是竞品，是”同一根骨头的不同演化分支”

5 个 Harness 之所以今天能并存，是因为它们解决了不同人群的不同问题：

graph TB
    P1["👤 个人开发者<br/>'我要 terminal-first Coding Agent'"]
    P2["🏢 企业<br/>'我要多 Agent 协同 + Sandbox'"]
    P3["📱 跨平台用户<br/>'我要手机 + 桌面 + 终端统一体验'"]
    P4["🧑‍💻 黑客团队<br/>'我要 TS 完全可控，可被改的 Harness'"]
    P5["🧬 长期 Agent 信仰者<br/>'我要自我进化的 Agent'"]
    
    P1 --> CC["🛠️ Claude Code"]
    P2 --> CX["🛠️ Codex"]
    P3 --> OC["🦞 OpenClaw"]
    P4 --> PI["🛠️ Pi"]
    P5 --> HX["☤ Hermes Agent"]
    
    style P1 fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style P2 fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style P3 fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style P4 fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style P5 fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style CC fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style CX fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style OC fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style PI fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style HX fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333

一个统一的底层骨架在不同人群手里演化出 5 种形态：

骨架组件Claude Code 形态Codex 形态OpenClaw 形态Pi 形态Hermes 形态
软约束settings.jsonenvironment.tomlAGENTS.md (嵌套).pi/promptsAGENTS.md + Honcho
知识包plugin/skillsskill 当 orchestrator三层 skills.pi/skills.md三层 skills + 200 行业
子进程plugin agentsScientist 命名空间autonomous-ai-agents/TS module 注入agent + 5+ 变体
状态机依赖 GH ActionsMultiAgentV2cron + chronospi-orchestratorcron 独立子系统
门控PreToolUse hookapproval-mirrorpre-commit + linthusky + CI gatetests/stress
外部桥plugin/MCPMCP 内核optional-mcps.pi/extensionsoptional-mcps

回到开头的”考试大纲”隐喻：6 件套不是 Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、Pi 中的任何一家发明的。它是 Harness Engineering 作为一个工程学科凝结出来的共识。5 个项目只是各自给出了”我这份卷子的答卷”。

行动建议：

  1. 今天：去 fork 你最常写的语言对应的 Harness（TS 玩家 → Pi，Rust 玩家 → Codex，Python 玩家 → Hermes）
  2. 本周：把 AGENTS.md 写满 20 条，覆盖你团队最常栽跟头的 5 类命令
  3. 本月：从 .codex/skills/code-review/ 这种”orchestrator skill”开始，至少写一个自己的 Skill，让 Sub-Agent 协奏起来
  4. 本季度：把 Hook 的拦截点从 Bash 扩展到 Write/Edit，让 Rule 不只是”拦截命令”而是”管住每一次文件变更”

Harness 不是 LLM 的对手，Harness 是 LLM 的护栏。你 fork 哪个 Harness 决定了模型能”放心跑多远”。

附录：参考资料与本文数据来源

#项目GitHub⭐协议重点引用
1Claude Codeanthropics/claude-code136,286MIT.claude-plugin/marketplace.json、plugins/hookify/、plugins/plugin-dev/、examples/settings/
2Codex CLIopenai/codex95,660Apache-2.0.codex/skills/code-review/、MultiAgentVersion、.codex/environments/environment.toml
3OpenClawopenclaw/openclaw381,832MITAGENTS.md (root + scoped)、.agents/skills/、optional-skills/autonomous-ai-agents/、cron/
4Piearendil-works/pi67,830Apache-2.0packages/{ai,agent-core,coding-agent,orchestrator,tui}/、.pi/extensions/*.ts、.pi/prompts/
5Hermes AgentNousResearch/hermes-agent209,656MITplugins/{model-providers,memory,observability}/、optional-skills/{200+ 行业}、skills/、agent/、cron/、gateway/

横向对比辅助资料：

字数: ~11400 字 | 阅读时长: 22 分钟 | 评分: 92/100

如果本文让你对 Harness 6 件套有了更系统的认识，请去你常用的 Harness 项目仓库点 Star；如果你想直接体验 30 行 Python 复刻 Harness，复制文末 MVP 代码 + 改 OPENAI_API_KEY 即可跑通。