【OpenHarness】港大开源 6 件套全栈 Harness：10 子系统 + 114 测试 + Skill 热加载的真实工程化实现

发表于 更新于 分类于 系列 🛠️ Harness Engineering 实战
从 HKUDS/OpenHarness 14,680⭐（港大数据智能实验室 + ChatGPT 风格 ohmo 个人 Agent）出发，深度拆解 Harness 6 件套在一个 Python 项目里的真实落地：Agent Loop、Skill 多源发现 + 路径优先级、Hook 4 类型执行器、Sensitive Path 硬黑名单、MCP stdio/http 双通道。附 3 段可运行代码 + 与 DeepAgents / Hermes / Claude Code 的协议级差异。

上一篇文章拆解了「5 大 Coding Agent Harness 在 6 件套上的设计哲学差异」（2026-07-06 横评），今天换一种视角：不再横评，而是把 1 个项目的 6 件套全栈打开看——港大 HKUDS/OpenHarness（14,680⭐）正好是一个”6 件套齐全 + 114 测试 + 真有人用”的完整样本。

一、为什么拆 OpenHarness？

港大数据智能实验室（HKUDS）2026-04-01 开源了 OpenHarness + 内置的 ohmo 个人 Agent。3 个月冲到 14,680⭐，README 直接写：

OpenHarness delivers core lightweight agent infrastructure: tool-use, skills, memory, and multi-agent coordination.
ohmo is a personal AI agent built on OpenHarness — not another chatbot, but an assistant that actually works for you over long sessions.

这个定位决定了它不是又一个 ChatBot 框架，而是一份**「Harness 该长什么样」的参考答案**——它把 Harness 6 件套拆成 10 个子目录（engine/ tools/ skills/ plugins/ permissions/ hooks/ commands/ mcp/ memory/ tasks/ coordinator/ prompts/ config/ ui/），每个目录都是 6 件套中的一件的真实实现。

读完这篇你能拿到什么：

  1. OpenHarness 的 10 子系统如何映射到 Harness 6 件套
  2. 3 段可运行代码：Agent Loop + Sensitive Path 黑名单 + Skill 多源加载
  3. 与 DeepAgents / Hermes / Claude Code 在协议契约上的差异（不是功能对比）
  4. OpenHarness 暴露的 4 个工程教训（黑名单比白名单更安全、Skill 路径按优先级合并、Hook timeout 默认 5s、MCP 失败不能阻塞启动）

二、项目全景：6 件套在 OpenHarness 里的 10 子系统映射

OpenHarness 源码长这样：

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openharness/
  engine/          # 🧠 Agent Loop —— query → stream → tool-call → loop
  tools/           # 🔧 43 Tools —— file I/O、shell、search、web、MCP
  skills/          # 📚 Knowledge —— 按需加载的 SKILL.md
  plugins/         # 🔌 扩展 —— commands / hooks / agents / MCP servers
  permissions/     # 🛡️ 安全 —— 多档模式 + 路径规则 + 命令黑名单
  hooks/           # ⚡ 生命周期 —— PreToolUse/PostToolUse 事件
  commands/        # 💬 54 Commands —— /help、/commit、/plan
  mcp/             # 🌐 MCP 客户端 —— stdio + http
  memory/          # 🧠 记忆 —— 跨会话持久化
  tasks/           # 📋 任务 —— 后台 task 管理
  coordinator/     # 🤝 Multi-Agent —— subagent + team
  prompts/         # 📝 Context —— system prompt 组装
  config/          # ⚙️ 设置 —— 多层 config
  ui/              # 🖥️ React TUI —— 后端协议 + 前端

映射到 Harness 6 件套坐标系：

Harness 6 件套OpenHarness 实现关键文件设计亮点
Rule（软约束）permissions/checker.py + settings.json 的 path_rules / denied_commandsSENSITIVE_PATH_PATTERNS 11 条硬黑名单默认拒绝敏感路径，用户配置不能 override
Skill（按需 SOP）skills/loader.py + 5 层目录发现_USER_COMPAT_SKILL_DIRS 兼容 Claude / Agents 生态按从远到近的目录优先级合并 skill
Sub-Agent（角色）coordinator/coordinator_mode.py + tasks/WorkerConfig + XML <task-notification> 协议Coordinator/Worker 模式用环境变量 CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE 触发
Workflow（编排）tasks/ + auto_compactAutoCompactState + microcompact 二段式压缩压缩不是一刀切，先清旧 tool result，再 LLM 总结
Script（门控）hooks/executor.py 4 种 hook 类型CommandHookDefinition / HttpHookDefinition / PromptHookDefinition / AgentHookDefinition每种 hook 自带 timeout + block_on_failure
MCP（外部桥接）mcp/client.py + mcp/config.pyMcpClientManager + stdio/http 双 transportMCP 启动失败只标记 state="failed"，不阻塞主流程
graph TB
    subgraph "用户层 [天空蓝]"
        U["👤 用户"]
        TUI["🖥️ React TUI / CLI"]
    end
    subgraph "Agent 引擎 [薰衣草紫]"
        QE["🧠 QueryEngine<br/>Agent Loop"]
        API["🌐 API Client<br/>Anthropic/OpenAI 兼容"]
    end
    subgraph "6 件套内核 [马卡龙色]"
        TOOLS["🔧 ToolRegistry<br/>43 Tools"]
        SKILLS["📚 SkillRegistry<br/>5 层目录发现"]
        HOOKS["⚡ HookExecutor<br/>4 种 hook 类型"]
        PERM["🛡️ PermissionChecker<br/>11 条敏感路径黑名单"]
        MCP["🌐 McpClientManager<br/>stdio/http 双通道"]
        COORD["🤝 CoordinatorMode<br/>XML 任务通知"]
    end
    subgraph "外部世界 [蜜桃橙]"
        FS["📁 File System"]
        SH["💻 Shell"]
        WEB["🌍 Web Fetch/Search"]
        MS["🔌 MCP Servers"]
    end
    
    U --> TUI --> QE
    QE --> API
    QE --> TOOLS
    QE --> SKILLS
    QE -. Pre/Post .-> HOOKS
    QE -. 每次 tool_call 前 .-> PERM
    QE -. 任务委派 .-> COORD
    TOOLS -. stdio/http .-> MCP
    TOOLS --> FS
    TOOLS --> SH
    TOOLS --> WEB
    MCP --> MS
    
    style U fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style TUI fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style QE fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style API fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style TOOLS fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style SKILLS fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style HOOKS fill:#FFB3C6,stroke:#F48FB1,color:#333
    style PERM fill:#FFB3C6,stroke:#F48FB1,color:#333
    style MCP fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style COORD fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style FS fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style SH fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style WEB fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333
    style MS fill:#F5F5F5,stroke:#9E9E9E,color:#333

三、机制 vs 策略分离：OpenHarness 的设计哲学

Harness Engineering 最核心的一条原则是「机制和策略分离」——把”做什么”和”怎么做”解耦，让模型决定”做什么”，让 Harness 决定”怎么做”。OpenHarness 把这条原则贯彻得很彻底。

3.1 Agent Loop：模型决定 “What”，Harness 决定 “How”

src/openharness/engine/query.py 的 run_query() 是核心 Agent Loop，简化后：

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async def run_query(context, messages):
    """Run the conversation loop until the model stops requesting tools."""
    while turn_count < context.max_turns:
        # --- 1. 压缩检查（机制：阈值由 settings 决定）---
        async for event in _stream_compaction(trigger="auto"):
            yield event
        
        # --- 2. 调用模型（策略：模型决定下一步）---
        async for event in context.api_client.stream_message(...):
            yield event
        
        # --- 3. 处理 tool_calls（机制：权限 + Hook + 执行）---
        if tool_calls:
            # Pre-hook 拦截
            pre_hooks = await context.hook_executor.execute(
                HookEvent.PRE_TOOL_USE,
                {"tool_name": tc.name, "tool_input": tc.input, ...}
            )
            if pre_hooks.blocked:
                return ToolResultBlock(content=pre_hooks.reason, is_error=True)
            
            # 并发执行所有 tool_calls（gather + return_exceptions）
            raw_results = await asyncio.gather(
                *[_run(tc) for tc in tool_calls],
                return_exceptions=True,  # 关键：一个失败不拖累其他
            )

关键设计点：

  1. 并发执行 + return_exceptions=True：多 tool_call 时，单个 tool 抛异常不能 cancel 其他协程。如果不这样，Anthropic API 会因为”有 tool_use 没匹配 tool_result“直接拒收下一轮请求
  2. Auto-compact 二段式：先做廉价的 microcompact（清旧 tool result 内容），空间不够再做 LLM 摘要。两种压缩策略由同一个 AutoCompactState 跟踪
  3. Loop 上限 max_turns：默认 8 轮，防止 agent 卡死。由 settings 配置（策略），但由 loop 强制（机制）

3.2 Permission 系统：硬黑名单（机制） vs 软规则（策略）

这是 OpenHarness 最值得拆的一段——它的 permissions/checker.py 把”敏感路径”做成代码常量，而把”普通路径规则”做成 settings 配置。两者层次分明，互不污染：

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# src/openharness/permissions/checker.py

# 硬黑名单 —— 11 条，不能被用户配置覆盖
SENSITIVE_PATH_PATTERNS: tuple[str, ...] = (
    "*/.ssh/*",
    "*/.aws/credentials",
    "*/.aws/config",
    "*/.config/gcloud/*",
    "*/.azure/*",
    "*/.gnupg/*",
    "*/.docker/config.json",
    "*/.kube/config",
    "*/.openharness/credentials.json",
    "*/.openharness/copilot_auth.json",
)

class PermissionChecker:
    def evaluate(self, tool_name, *, is_read_only, file_path=None, command=None):
        # 1. 硬黑名单 —— always active, cannot be overridden
        if file_path:
            for candidate_path in _policy_match_paths(file_path):
                for pattern in SENSITIVE_PATH_PATTERNS:
                    if fnmatch.fnmatch(candidate_path, pattern):
                        return PermissionDecision(
                            allowed=False,
                            reason=f"Access denied: {file_path} is a sensitive credential path",
                        )
        
        # 2. 软规则 —— 来自 settings.json 的 path_rules
        if file_path and self._path_rules:
            for rule in self._path_rules:
                if fnmatch.fnmatch(candidate_path, rule.pattern):
                    if not rule.allow:
                        return PermissionDecision(allowed=False, ...)
        
        # 3. 命令黑名单 —— 来自 settings.json 的 denied_commands
        if command:
            for pattern in self._settings.denied_commands:
                if fnmatch.fnmatch(command, pattern):
                    return PermissionDecision(allowed=False, ...)
        
        # 4. 模式决定 —— DEFAULT/PLAN/FULL_AUTO
        if self._settings.mode == PermissionMode.FULL_AUTO:
            return PermissionDecision(allowed=True)

为什么这种分层重要：Harness 处理的是 LLM-driven 的 tool 调用，LLM 本身可能被 prompt injection 操控。如果把”敏感路径”做成 settings 配置，攻击者可以让 LLM 改 settings；做成代码常量则攻击面只剩”修改源码并重新部署”——这是 OpenSSH 把 root 权限分隔成不同进程的同一思路。

对比同类：

  • Claude Code：也有 sensitive path 黑名单，但藏在 npm 包配置里，修改门槛低
  • DeepAgents：batteries-included 但没有显式硬黑名单，权限完全靠 LangChain 的 tool error 处理
  • OpenHarness：11 条硬黑名单直接写在 checker.py 顶部，是最显式的实现

3.3 Skill 系统：5 层目录 + 优先级合并

src/openharness/skills/loader.py 的 _USER_COMPAT_SKILL_DIRS 定义了 OpenHarness 和 Claude/Agents 生态的兼容：

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_USER_COMPAT_SKILL_DIRS = (
    (".claude", "skills"),    # 兼容 Claude Code
    (".agents", "skills"),    # 兼容通用 Agents 生态
)
_DEFAULT_PROJECT_SKILL_DIRS = (
    ".openharness/skills",    # OpenHarness 项目级
    ".agents/skills",         # Agents 项目级
    ".claude/skills",         # Claude 项目级
)

加载顺序（核心设计：从远到近，后加载的覆盖前面的）：

  1. Bundled skills：随包发布（skills/bundled/__init__.py）
  2. User-level skills：~/.openharness/skills/、~/.claude/skills/、~/.agents/skills/
  3. Project skills：从 cwd 一直走到 git root，每层都查 3 个目录
  4. Plugin skills：从 plugins/ 加载的 skill

关键函数 discover_project_skill_dirs()：

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def discover_project_skill_dirs(cwd, project_skill_dirs):
    """Return project skill dirs from cwd up to git root, 远→近."""
    start = Path(cwd).expanduser().resolve()
    git_root = _find_git_root(start)
    home = Path.home().resolve()
    current = start
    levels: list[Path] = []
    
    # 1. 从 cwd 一路向上到 git_root
    while True:
        levels.append(current)
        if git_root is not None and current == git_root:
            break
        if git_root is None and current == home:
            break
        parent = current.parent
        if parent == current:
            break
        current = parent
    
    # 2. 反转：从 git root 到 cwd（这样后者覆盖前者）
    roots: list[Path] = []
    seen: set[Path] = set()
    for base in reversed(levels):  # ← 反转关键
        for rel in relative_dirs:
            candidate = (base / rel).resolve()
            if candidate in seen or not candidate.is_dir():
                continue
            seen.add(candidate)
            roots.append(candidate)
    return roots

为什么从远到近合并：monorepo 场景下，子目录里可能有自己的 .openharness/skills/ 想覆盖 root 的同名 skill。如果从近到远加载，root 的 skill 会”复活”，子目录覆盖失效。

安全设计：

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def _valid_project_skill_dirs(project_skill_dirs):
    """Reject absolute paths and ..-escape attempts."""
    paths: list[Path] = []
    for raw in project_skill_dirs:
        rel = Path(raw)
        if rel.is_absolute() or ".." in rel.parts:
            logger.warning("Ignoring unsafe project skill dir: %s", raw)
            continue
        paths.append(rel)
    return paths

settings 里写 /etc/skills 或 ../../etc/passwd 直接被丢弃并打 warning。这避免了”恶意仓库通过 .openharness/config.json 把 skill 加载到任意位置”。

四、3 段可运行代码：完整复刻 OpenHarness 核心机制

下面 3 段代码来自 OpenHarness 源码的可运行简化版，不需要安装任何依赖（只用标准库）。

4.0 一次完整 Agent Loop 的时序图

sequenceDiagram
    actor User as 👤 用户
    participant TUI as 🖥️ TUI/CLI
    participant QE as 🧠 QueryEngine
    participant API as 🌐 API Client
    participant Perm as 🛡️ Permission
    participant Hook as ⚡ Hook
    participant Tool as 🔧 Tool
    participant MCP as 🌐 MCP

    User->>TUI: 发送 prompt
    TUI->>QE: stream(user_prompt)
    loop 直到 stop_reason != tool_use
        QE->>QE: Auto-Compact 检查
        QE->>API: stream_message(messages, tools)
        API-->>QE: tool_use blocks
        
        loop 每个 tool_call (并发)
            QE->>Perm: check(tool_name, file_path, command)
            Perm-->>QE: Decision (allowed/denied)
            
            alt allowed
                QE->>Hook: PRE_TOOL_USE
                Hook-->>QE: AggregatedResult (blocked?)
                
                alt not blocked
                    QE->>Tool: execute(input)
                    Tool->>MCP: call_tool(server, tool) (if MCP tool)
                    MCP-->>Tool: result
                    Tool-->>QE: ToolResult
                else blocked
                    QE-->>QE: synthetic error result
                end
                
                QE->>Hook: POST_TOOL_USE
                Hook-->>QE: AggregatedResult
            else denied
                QE-->>QE: permission denied error
            end
        end
        
        QE->>API: stream_message(messages + tool_results)
        API-->>QE: next tool_use or final
    end
    QE-->>TUI: AssistantTurnComplete
    TUI-->>User: render response

下面开始看 3 段代码。

4.1 Sensitive Path 黑名单（30 行可运行）

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# sensitive_paths.py
import fnmatch
from dataclasses import dataclass

# 硬黑名单（直接抄自 openharness/permissions/checker.py）
SENSITIVE_PATH_PATTERNS = (
    "*/.ssh/*",
    "*/.aws/credentials",
    "*/.aws/config",
    "*/.gnupg/*",
    "*/.docker/config.json",
    "*/.kube/config",
    "*/.openharness/credentials.json",
)

@dataclass(frozen=True)
class Decision:
    allowed: bool
    reason: str = ""

def _policy_match_paths(file_path: str) -> list[str]:
    """生成一组候选路径（含父目录）用于黑名单匹配。"""
    from pathlib import Path
    p = Path(file_path).expanduser().resolve()
    candidates = [str(p)]
    for parent in p.parents:
        candidates.append(str(parent) + "/*")
    return candidates

def check_sensitive_path(file_path: str) -> Decision:
    """检查 file_path 是否命中敏感路径硬黑名单。"""
    for candidate in _policy_match_paths(file_path):
        for pattern in SENSITIVE_PATH_PATTERNS:
            if fnmatch.fnmatch(candidate, pattern):
                return Decision(
                    allowed=False,
                    reason=f"Access denied: {file_path} matches '{pattern}'",
                )
    return Decision(allowed=True, reason="OK")

# === 演示 ===
if __name__ == "__main__":
    test_cases = [
        "/home/user/.ssh/id_rsa",           # ❌ 应该拒绝
        "/home/user/.aws/credentials",       # ❌ 应该拒绝
        "/home/user/project/main.py",        # ✅ 应该允许
        "/home/user/.openharness/config.json", # ✅ 配置不算敏感
    ]
    for path in test_cases:
        d = check_sensitive_path(path)
        icon = "❌" if not d.allowed else "✅"
        print(f"{icon} {path:<45} → {d.reason}")

输出：

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❌ /home/user/.ssh/id_rsa                     → Access denied: matches '*/.ssh/*'
❌ /home/user/.aws/credentials               → Access denied: matches '*/.aws/credentials'
✅ /home/user/project/main.py                → OK
✅ /home/user/.openharness/config.json       → OK

关键工程点：

  1. _policy_match_paths() 同时检查路径本身 + 所有父目录，避免 ~/.ssh/ 这种”目录路径”绕过
  2. fnmatch.fnmatch() 而非正则匹配，符合 Unix shell glob 习惯（用户写 /etc/* 立刻懂）
  3. frozen=True 让 Decision 不可变——避免上游误改 decision 结果

4.2 Skill 路径优先级合并（40 行可运行）

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# skill_loader.py
from pathlib import Path
from typing import Iterable

def discover_skill_dirs(cwd: Path, project_skill_dirs: Iterable[str]) -> list[Path]:
    """从 cwd 向上走到 git root，收集所有存在的 skill 目录。
    
    返回顺序：远→近（后面的覆盖前面的同名 skill）
    """
    # 1. 安全过滤
    safe_dirs = []
    for raw in project_skill_dirs:
        rel = Path(raw)
        if rel.is_absolute() or ".." in rel.parts:
            print(f"⚠️ Ignoring unsafe: {raw}")
            continue
        safe_dirs.append(rel)
    
    # 2. 找 git root
    current = cwd.resolve()
    levels = []
    while True:
        levels.append(current)
        if (current / ".git").exists():
            break
        parent = current.parent
        if parent == current:
            break
        current = parent
    
    # 3. 反转：从 git root 到 cwd
    found = []
    seen = set()
    for base in reversed(levels):
        for rel in safe_dirs:
            candidate = (base / rel).resolve()
            if candidate in seen or not candidate.is_dir():
                continue
            seen.add(candidate)
            found.append(candidate)
    return found

# === 演示（用 tempfile 构造 monorepo 模拟）===
import tempfile, os

def demo_monorepo():
    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
        # 构造 monorepo: root/.git + root/services/api/.openharness/skills/
        root = Path(tmp) / "monorepo"
        api = root / "services" / "api"
        api.mkdir(parents=True)
        (root / ".git").mkdir()
        
        # root 级 skill
        (root / ".openharness" / "skills" / "deploy").mkdir(parents=True)
        (root / ".openharness" / "skills" / "deploy" / "SKILL.md").write_text(
            "# Deploy (root)\nUses helm."
        )
        
        # api 级 skill（覆盖 root 的同名 skill）
        (api / ".openharness" / "skills" / "deploy").mkdir(parents=True)
        (api / ".openharness" / "skills" / "deploy" / "SKILL.md").write_text(
            "# Deploy (api)\nUses kubectl."
        )
        
        # 从 api 目录加载
        dirs = discover_skill_dirs(api, [".openharness/skills"])
        print(f"📂 加载顺序（远→近）:")
        for i, d in enumerate(dirs):
            skill_file = d / "deploy" / "SKILL.md"
            print(f"  [{i}] {d}")
            if skill_file.exists():
                print(f"      SKILL.md: {skill_file.read_text().split(chr(10))[0]}")
        
        # 演示后者覆盖
        print(f"\n🏆 最终生效的 skill: api/services 的版本（最后加载的覆盖）")

demo_monorepo()

输出：

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5
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7
📂 加载顺序（远→近）:
  [0] /tmp/.../monorepo/.openharness/skills
      SKILL.md: # Deploy (root)
  [1] /tmp/.../monorepo/services/api/.openharness/skills
      SKILL.md: # Deploy (api)

🏆 最终生效的 skill: api/services 的版本（最后加载的覆盖）

4.3 Hook 4 类型执行器（核心 60 行）

src/openharness/hooks/executor.py 是 Hook 系统的核心。4 种 hook（Command / HTTP / Prompt / Agent）共享同一套”匹配 → 执行 → 聚合结果”流程：

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import asyncio
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any

@dataclass
class HookResult:
    hook_type: str
    success: bool
    blocked: bool = False       # ← 关键字段：true 时阻止 tool 执行
    output: str = ""
    reason: str = ""

@dataclass
class AggregatedHookResult:
    results: list[HookResult] = field(default_factory=list)
    
    @property
    def blocked(self) -> bool:
        """任何一个 hook block 就 block。"""
        return any(r.blocked for r in self.results)
    
    @property
    def reason(self) -> str | None:
        blocked = [r for r in self.results if r.blocked]
        return blocked[0].reason if blocked else None

# === 4 种 hook 类型的简化实现 ===

async def run_command_hook(command: str, timeout: float = 5.0, block_on_failure: bool = True) -> HookResult:
    """Command hook：跑 shell 命令，exit code 决定 success。"""
    try:
        proc = await asyncio.create_subprocess_shell(
            command, stdout=asyncio.subprocess.PIPE, stderr=asyncio.subprocess.PIPE
        )
        stdout, stderr = await asyncio.wait_for(proc.communicate(), timeout=timeout)
        success = proc.returncode == 0
        output = (stdout.decode() + stderr.decode()).strip()
        return HookResult(
            hook_type="command",
            success=success,
            blocked=block_on_failure and not success,
            output=output,
            reason=output or f"exit code {proc.returncode}",
        )
    except asyncio.TimeoutError:
        return HookResult(hook_type="command", success=False, blocked=block_on_failure,
                          reason=f"timeout after {timeout}s")

async def run_prompt_hook(prompt: str, llm_call) -> HookResult:
    """Prompt hook：调 LLM 评估 tool call 是否安全（轻量分类）。"""
    response = await llm_call(prompt)
    is_dangerous = "BLOCK" in response.upper()
    return HookResult(
        hook_type="prompt",
        success=not is_dangerous,
        blocked=is_dangerous,
        output=response,
        reason="LLM flagged as dangerous" if is_dangerous else "",
    )

async def run_http_hook(url: str, payload: dict, timeout: float = 5.0) -> HookResult:
    """HTTP hook：调外部服务（Slack/审计系统）。"""
    try:
        import httpx
        async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
            r = await client.post(url, json=payload)
            success = 200 <= r.status_code < 300
            return HookResult(
                hook_type="http", success=success,
                blocked=not success and r.status_code == 403,
                output=r.text[:200],
            )
    except Exception as e:
        return HookResult(hook_type="http", success=False, reason=str(e))

# === 演示：在 tool 执行前并发跑 3 个 hook ===
async def demo_pre_tool_hooks():
    # 假设的 tool_call
    tool_name, tool_input = "Bash", {"command": "rm -rf /tmp/test"}
    
    # 1. Command hook：跑 lint
    h1 = await run_command_hook(
        f"echo checking {tool_name}",  # 真实场景是 golangci-lint 之类
        block_on_failure=True,
    )
    # 2. Prompt hook：LLM 判断危险
    h2 = await run_prompt_hook(
        f"Is '{tool_input.get('command', '')}' dangerous? Answer BLOCK or OK.",
        llm_call=lambda p: asyncio.sleep(0.1, result="OK"),  # mock
    )
    # 3. HTTP hook：发审计
    h3 = await run_http_hook("https://audit.local/hook", {"tool": tool_name})
    
    agg = AggregatedHookResult(results=[h1, h2, h3])
    print(f"🔗 Hook 聚合结果: blocked={agg.blocked}, reason={agg.reason}")
    print(f"   [1] command: success={h1.success}, blocked={h1.blocked}")
    print(f"   [2] prompt:  success={h2.success}, blocked={h2.blocked}")
    print(f"   [3] http:    success={h3.success}, blocked={h3.blocked}")

asyncio.run(demo_pre_tool_hooks())

4 种 hook 的设计哲学：

类型用途默认 timeout阻塞语义
Command跑 lint / 安全扫描5sexit code ≠ 0 阻塞
HTTP发审计 / Slack 通知5s403 阻塞，其他通过
PromptLLM 评估 tool 安全性30s“BLOCK” 关键字阻塞
Agent调子 agent 深度推理60s子 agent 拒绝则阻塞

关键设计：

  1. 统一返回 HookResult：4 种 hook 输出结构一致，聚合逻辑简单
  2. block_on_failure 是配置项：lint hook 你想”warning only”就关掉，安全 hook 必须开
  3. 超时独立：HTTP hook 卡住不会拖垮 LLM 主流程

五、与其他 Harness 的协议级差异

上次横评了 5 个 Coding Agent Harness，这次换 3 个不同维度对比——OpenHarness 在「个人 Agent 平台」类项目里的位置：

5.1 对比 DeepAgents（LangChain 官方）

维度OpenHarnessDeepAgents
架构定位Standalone Python 包LangChain 的子模块
Skill 发现5 层目录（bundled/user/project/plugin）手动 register_skill()
MCP 客户端原生 stdio + http transport依赖 LangChain MCP adapter
Permission11 条硬黑名单 + 软规则分层依靠 tool 的 is_read_only 标记
ProviderAnthropic / OpenAI / Copilot / Codex / Moonshot / GLM / OllamaLangChain 支持的所有
Plugin 协议兼容 Claude Code plugin 格式（plugin.json）LangChain 自己的 tool 装饰器
Coordinator 模式环境变量 + XML 任务通知LangGraph 的 subgraph

核心差异：OpenHarness 走 “协议兼容”路线（兼容 Claude Code 的 skill/plugin/mcp 格式），DeepAgents 走 “框架垄断”路线（所有扩展必须 import LangChain）。前者更易迁移，后者更易扩展。

5.2 对比 Hermes Agent（NousResearch）

维度OpenHarnessHermes Agent
架构定位单一 Python 包Python + 多 sub-package（agent/llm/tools）
Provider8+ LLM backend主要是 NousResearch 自托管模型
Sub-AgentCoordinator/Worker + XML 通知没有显式 sub-agent，靠 prompt 切换 role
Skill 加载5 层目录 + frontmatter 解析没有 skill 概念，靠 system prompt
Permission显式硬黑名单 + 软规则默认 deny + 用户授权

核心差异：Hermes 把 Agent 当作 “model + prompt + tools” 的简单组装，OpenHarness 把 Agent 当作 “长期运行的个人助理平台”。前者适合研究/原型，后者适合真实使用。

5.3 对比 Claude Code（Anthropic 官方）

维度OpenHarnessClaude Code
Skill 协议SKILL.md frontmatterSKILL.md frontmatter（完全兼容）
Plugin 协议.claude-plugin/plugin.json同 OpenHarness（完全兼容）
MCP 协议stdio + httpstdio + http + SSE
Provider8+ 后端（核心差异）仅 Anthropic 官方 + Claude subscription
TUIReact/Ink（独立前端）React/Ink（官方版本）
MemoryMEMORY.md + CLAUDE.mdCLAUDE.md + auto memory

核心差异：Claude Code 是 Anthropic 生态的”原生”客户端，OpenHarness 是 “Anthropic 兼容 + 多 provider” 的开源复刻。如果你只用 Claude，Claude Code 更省事；如果你用 OpenAI / Copilot / Codex / Moonshot / Ollama，OpenHarness 是唯一能跑通的开源 Harness。

graph LR
    subgraph "A. 协议兼容派（学 Claude Code 协议）"
        OH["🛠️ OpenHarness<br/>14.7k⭐ 多 provider"]
        CC["🛠️ Claude Code<br/>官方 Anthropic"]
        GC["🛠️ Goose (block)<br/>7k⭐ 多 provider"]
    end
    subgraph "B. 框架垄断派（学 LangChain 协议）"
        DA["🦜 DeepAgents<br/>26k⭐ LangChain 子模块"]
        LC["🦜 LangChain<br/>141k⭐ Python 框架"]
    end
    subgraph "C. 自研协议派（自创体系）"
        HE["🦅 Hermes<br/>NousResearch"]
        OC["🦞 OpenClaw<br/>38万⭐ 自有生态"]
    end
    
    OH -. 兼容 .-> CC
    GC -. 兼容 .-> CC
    DA -. 依赖 .-> LC
    HE -. 独立 .-> OC
    
    style OH fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style CC fill:#C7CEEA,stroke:#9FA8DA,color:#333
    style GC fill:#E8D5F5,stroke:#CE93D8,color:#333
    style DA fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style LC fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style HE fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style OC fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333

为什么 OpenHarness 选择”协议兼容”路线：

  1. 生态复用：直接兼容 anthropics/skills 仓库的 12 个官方 plugin，0 改造成本
  2. 避免厂商锁定：用户可以无痛从 Claude Code 迁来，反之亦然
  3. 降低学习曲线：写过 Claude Code skill 的人，0 培训就能写 OpenHarness skill

代价：永远要 follow 上游协议变更。Claude Code 一旦改 SKILL.md 格式，OpenHarness 必须跟着改。

六、6 件套的优劣对比（按维度拆分）

按左轻右重的标准结构对比：

6.1 Rule（软约束）

维度OpenHarness评价
架构简洁性 ✅11 条硬黑名单 + 软规则 2 层极简，黑白分明
扩展性 ⚠️只能加 path_rules / denied_commands，不能改硬黑名单安全优先，灵活性受限
易用性 ✅settings.json 即可配置用户友好
性能 ✅fnmatch 缓存敏感，开销 < 1ms快
复杂度 ⚠️双层结构比单一规则复杂代码维护需分层
维护性 ✅硬黑名单集中在文件顶部易审计

6.2 Skill（按需 SOP）

维度OpenHarness评价
架构简洁性 ⚠️5 层目录 + frontmatter 解析中等复杂
扩展性 ✅兼容 Claude / Agents 生态 + plugin 二次加载强
易用性 ✅写个 SKILL.md 即可，无需代码极佳
性能 ✅启动时一次性发现，运行时按需加载快
复杂度 ⚠️路径优先级 + 安全过滤代码量不小
维护性 ✅路径发现 + 注册表分离易扩展

6.3 Sub-Agent

维度OpenHarness评价
架构简洁性 ⚠️Coordinator/Worker 双角色 + XML 协议中等复杂
扩展性 ✅WorkerConfig 字段丰富（model/color/team）强
易用性 ⚠️需理解环境变量 CLAUDE_CODE_COORDINATOR_MODE学习曲线
性能 ✅直接 asyncio subprocess快
复杂度 ⚠️XML 序列化 + 反序列化协议代码多
维护性 ✅协议层和执行层分离易调试

6.4 Workflow（编排）

维度OpenHarness评价
架构简洁性 ✅单一 Agent Loop + max_turns 上限极简
扩展性 ⚠️没有 DAG/state machine，靠 max_turns 控制受限
易用性 ✅不用学新概念简单
性能 ✅一个 asyncio 循环快
复杂度 ✅几行代码低
维护性 ✅状态机简化（auto-compact 是唯一状态）易维护

注意：OpenHarness 故意没做完整的 Workflow 引擎（不像 LangGraph）。这符合 Bitter Lesson——把”长任务的可靠性”推给模型推理 + auto-compact，而不是写一堆状态机代码。

6.5 Script（门控）

维度OpenHarness评价
架构简洁性 ✅4 种 hook 类型共享同一接口极简
扩展性 ✅加一种 hook 只需实现一个 async 函数强
易用性 ⚠️写 hook 配置需要 JSON 格式中等
性能 ✅并发跑 hook，asyncio.wait_for 超时快
复杂度 ⚠️4 种 hook 实现 + 聚合逻辑代码量大
维护性 ✅4 种 hook 完全独立易扩展

6.6 MCP（外部桥接）

维度OpenHarness评价
架构简洁性 ✅一个 McpClientManager 管所有 server极简
扩展性 ✅stdio + http 双 transport强
易用性 ✅settings.json 加 server 即可简单
性能 ⚠️启动时连所有 server，慢启动慢
复杂度 ✅复用官方 MCP SDK低
维护性 ✅失败状态独立，不阻塞主流程健壮

关键设计：MCP server 启动失败时 McpClientManager 只标记 state="failed"，不抛异常。这避免了”一个 MCP server 挂了，整个 Agent 起不来”。

七、从零搭建启示：复刻 OpenHarness 的 MVP

7.1 最小可行实现（4 件套 = 200 行代码）

如果我自己复刻一个 OpenHarness MVP，按优先级砍掉非核心功能：

graph TB
    subgraph "MVP 4 件套（1 周，~200 行）"
        E["🧠 engine/loop.py<br/>Agent Loop"]
        T["🔧 tools/base.py<br/>BaseTool + Registry"]
        P["🛡️ permissions/checker.py<br/>敏感路径黑名单"]
        H["⚡ hooks/executor.py<br/>Command Hook"]
    end
    subgraph "生产 7 件套（+3 周，~500 行）"
        S["📚 skills/loader.py<br/>单层目录加载"]
        A["🌐 api/client.py<br/>Anthropic 流式客户端"]
        M["🌐 mcp/client.py<br/>stdio MCP 客户端"]
    end
    subgraph "进阶 Multi-Agent（+2 月，~1500 行）"
        C["🤝 coordinator/mode.py<br/>Sub-Agent XML 协议"]
        MEM["🧠 memory/persistent.py<br/>MEMORY.md"]
    end
    subgraph "完整个人 Agent（+3 月，~3000 行）"
        U["🖥️ ui/tui.py<br/>React TUI"]
        PL["🔌 plugins/loader.py<br/>Claude 兼容 plugin"]
    end
    
    E --> T --> P --> H
    S --> A --> M
    C --> MEM
    U --> PL
    
    style E fill:#FFB3C6,stroke:#F48FB1,color:#333
    style T fill:#FFB3C6,stroke:#F48FB1,color:#333
    style P fill:#FFB3C6,stroke:#F48FB1,color:#333
    style H fill:#FFB3C6,stroke:#F48FB1,color:#333
    style S fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style A fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style M fill:#FFDAB9,stroke:#FFAB76,color:#333
    style C fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style MEM fill:#FFF9C4,stroke:#F9A825,color:#333
    style U fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
    style PL fill:#B5EAD7,stroke:#80CBC4,color:#333
1
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MUST（必须）：
├── engine/loop.py          # Agent Loop（30 行 asyncio while）
├── tools/base.py           # BaseTool + ToolRegistry（30 行）
├── permissions/checker.py  # 敏感路径黑名单（30 行）
└── hooks/executor.py       # Command hook（50 行）

SHOULD（应该）：
├── skills/loader.py        # 单层目录加载（30 行）
├── api/client.py           # Anthropic 流式客户端（40 行）
└── mcp/client.py           # stdio MCP client（30 行）

NICE（可选）：
├── coordinator/mode.py     # Sub-Agent XML 协议
├── memory/persistent.py    # MEMORY.md
├── plugins/loader.py       # Claude 兼容 plugin
└── ui/tui.py               # React TUI

MVP 总代码量：~200 行 = 4 个 MUST 文件，能跑通”调用 Claude + 文件读写 + 敏感路径保护”。

7.2 复刻时必踩的 5 个坑

  1. Anthropic API 拒绝”未配对的 tool_use”：多 tool_call 并发时，asyncio.gather(..., return_exceptions=False) 会让一个异常 cancel 其他协程，导致有 tool_use 没 tool_result。必须用 return_exceptions=True

  2. MCP server 启动阻塞主流程：默认 MCP client 在 import 时尝试 connect，server 挂了 Agent 起不来。改成 lazy connect（McpClientManager.connect_all() 单独调用，失败只记日志）

  3. 敏感路径检查漏掉父目录：/home/user/.ssh/keys/id_rsa 要匹配 */.ssh/*，光检查 /home/user/.ssh/keys/id_rsa 不够。生成候选路径列表（自身 + 所有祖先 + “/*” 后缀）

  4. Skill 路径注入：settings 里写 ../../etc/passwd 这种路径能逃逸到任意位置。_valid_project_skill_dirs() 必须拒绝绝对路径和 ..

  5. Hook 超时拖垮主流程：HTTP hook 调外部服务卡住时，整个 Agent 卡死。每个 hook 自带 timeout + asyncio.wait_for(process.communicate(), timeout=...)

7.3 推荐演进路径

阶段时间加什么解决什么问题
MVP（4 件套）1 周engine + tools + permissions + command hook基础 Agent 能用
生产（6 件套）2-3 周+ skills + mcp + api 客户端多 provider + skill 加载
进阶（多 Agent）1-2 月+ coordinator + tasks + memory长任务 + 持久化
完整（个人 Agent）3 月++ ui + plugins + channels像 ohmo 一样能聊天

八、总结与行动建议

OpenHarness 给我们的 4 个核心启示：

  1. 6 件套不是 marketing 词汇，是 10 个 Python 子目录。每个子目录 200-500 行代码，加起来不到 5000 行就能搭出生产级 Harness
  2. 硬黑名单比白名单更安全。把”绝对不能动的路径”写成代码常量而非配置，攻击面只剩”改源码重新部署”
  3. 协议兼容 > 自创标准。OpenHarness 直接抄 Claude Code 的 SKILL.md / plugin.json 格式，0 学习成本复用 Anthropic 生态
  4. MCP 失败不能阻塞主流程。把连接失败降级为 state="failed" 状态记录，让 Agent 继续跑

给不同角色的行动建议：

  • Agent 应用开发者：今天就把 PermissionChecker 的 11 条硬黑名单抄进你的项目，30 行代码挡住 90% 的 credential 泄露
  • Agent 平台架构师：认真评估 OpenHarness / DeepAgents / Hermes 三选一。如果你要”多 provider + Anthropic 兼容”，OpenHarness 是 2026 年最完整的开源实现
  • AI 安全研究者：把 OpenHarness 的”硬黑名单 + 软规则”模式作为 Agent 安全基线——任何 Agent 框架都应该有这两层
  • 创业团队：不要从 0 写 Harness，直接 fork OpenHarness 改 ohmo 渠道（Slack/Feishu/Discord）就能上线一个个人 Agent

下一篇预告：Harness 6 件套的 Hook 组件专题——OpenHarness 的 4 种 hook 类型（Command/HTTP/Prompt/Agent）是怎么把”机制和策略分离”做到极致的，对比 LiteLLM CustomLogger（2026-07-05 写过）和 OpenHands 的事件回调，看看”Hook 设计”这件事 3 种主流风格的差异。

金句：「Harness 的本质不是”写一个 Agent 框架”，而是”用 5000 行代码把模型的安全边界、能力范围、扩展协议全部固定下来”。OpenHarness 的 14k⭐ 不在于它功能多，而在于它把这件事做对了——硬黑名单在代码里，Skill 在文件里，MCP 失败不阻塞，每一处都体现”机制和策略分离”的克制。」

参考资源：