OpenHarness 是香港大学 HKUDS 团队开源的项目，核心定位是用纯 Python 复刻 Claude Code 的 Agent Harness 架构。
什么是 Agent Harness？
The model is the agent. The code is the harness.
模型提供智能，Harness 提供“手、眼、记忆和安全边界”。本质就是把一个 LLM 变成可用 Agent 所需的全部基础设施。
架构全景
Interactive · Architecture Diagram
核心循环很简洁：Query → LLM 流式响应 → 检测到 tool_use → 权限检查 → Hook → 执行 → 结果回传 → 继续循环，直到模型决定停止。
这个架构把 Agent 的能力分成了四个层次——能力层提供工具和技能，安全层控制权限和生命周期，协作层处理外部集成和多 Agent 协作，基础设施层负责配置和 UI。
代码量对比
Interactive · Code Comparison
代码量对比：44x 更轻量
Claude Code
512,664 行 · 1,884 文件 · TypeScript
OpenHarness
11,733 行 · 163 文件 · Python
98%
工具覆盖率
44x
代码精简倍数
114
单元测试通过
54
CLI 命令
The model is the agent. The code is the harness.
by HKUDS · MIT License · Python ≥3.11
这组数据相当惊人。OpenHarness 只用了 11,733 行 Python 代码（Claude Code 有 512,664 行 TypeScript），做到了 43/44 个工具的覆盖。这对于想理解“AI Agent 底层到底怎么跑起来的”非常有价值——去掉了企业级的遥测、OAuth、数百个 React 组件等 overhead，只保留了 Harness 的骨架。
10 大子系统详解
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能力层3 个子系统▾
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Plugins（插件）兼容 claude-code›
安全 / 控制层3 个子系统▾
协作 / 扩展层3 个子系统▾
基础设施层2 个子系统▾
为什么值得关注？
- 学习价值极高：想理解 Claude Code 内部架构，读 OpenHarness 的 11K 行 Python 比读 500K 行 TypeScript 高效得多
- 架构思维：清晰展示了一个 Agent Harness 需要哪些子系统，以及它们如何协作
- 可扩展：MIT License，Python ≥3.11，可以作为自己构建 Agent 系统的起点
核心 takeaway：模型是 Agent，代码是 Harness。LLM 本身已经具备推理能力，Harness 做的是给它接上工具、记忆、权限和协作能力，让它能真正“做事”。
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