Harness Anatomy
解码 Coding Agent 的骨架

模型之外那层让它能读、写、调用工具、记住历史并协作的运行时,就是 harness。本站以 Claude Code、Codex CLI 与 OpenCode 的已核查实现为参照,拆解五个相互咬合的子系统；重点不是给产品排位,而是看同一个问题如何被三套 runtime 具体回答。

范围与证据

每章只讨论已经核查的参考实现：Claude Code 是本地 snapshot；Codex CLI 与 OpenCode 是固定到 commit SHA 的 pinned revisions，并把结论落到源码位置。Claude Code 只标 file:line、不提供外链也不大段复制源码；两个开源仓库的链接则固定到对应 SHA，避免文档随主分支漂移。

一张图看懂 harness

点击任意子系统,进入对应章节。

三个参照系

Claude Code

Anthropic 官方 CLI，TypeScript 单体；本站依据本地参考快照分析

reference/claude-code

Codex CLI

OpenAI 官方 CLI，Rust 核心 + OS 级 sandbox，Apache-2.0

reference/codex-cli

OpenCode

社区开源，多 provider 抽象 + client/server 架构，MIT

reference/opencode

阅读路径

建议从主循环开始，依次读 context、tool gating、memory 与 subagents，最后用对比矩阵回看取舍。五章沿用相同的“概念 → 三家对比 → 代码走读 → 设计权衡 → 迁移”结构：读完你会知道一次 coding-agent 请求如何持续运行、受约束、跨窗口延续，并在多 agent 间协作，也能把这些取舍迁移到自己的 agent。

CHAPTER 1

Agent Loop · 主循环

一次用户请求如何变成一串 LLM 调用与工具执行

CHAPTER 2

Context Assembly & Compaction · 上下文组装与压缩

有限的 context window 里装什么、什么时候扔

CHAPTER 3

Tool & Permission Gating · 工具与权限门控