开放马具开放智能体框架 | AI生成和翻译
OpenHarness — 开放智能体框架(oh)
OpenHarness 是由港大数据科学(HKUDS)团队开发的开源 Python 框架,提供覆盖工具使用、技能、记忆与多智能体协调的轻量级核心智能体基础设施。该项目于 2026 年 4 月 1 日 首次发布 v0.1.0 版本,并迅速获得广泛关注,在 GitHub 上已收获超过 5.7k stars 和 973 forks。
何为“智能体框架”?
智能体框架 是围绕大语言模型(LLM)构建、使其成为功能化智能体的完整基础设施。模型提供智能,而框架则提供双手、双眼、记忆与安全边界。
简言之:
- LLM = 大脑(决定 做什么)
- 框架 = 躯体(处理 如何做 —— 安全、高效、可观测)
核心架构
OpenHarness 通过 10 个子系统实现了核心的智能体框架模式:
| 子系统 | 功能 |
|---|---|
engine/ |
智能体主循环 —— 流式处理、工具调用、循环控制 |
tools/ |
43+ 工具(文件、Shell、搜索、网络、MCP) |
skills/ |
通过 .md 文件按需加载知识技能 |
plugins/ |
扩展系统 —— 命令、钩子、智能体、MCP 服务器 |
permissions/ |
安全层 —— 多级模式、路径规则 |
hooks/ |
生命周期事件(PreToolUse / PostToolUse) |
commands/ |
54 条斜杠命令(/help、/commit、/plan 等) |
memory/ |
通过 MEMORY.md 实现跨会话持久化记忆 |
coordinator/ |
多智能体子智能体生成与团队协调 |
ui/ |
基于 React 的终端用户界面(TUI) |
主要特性
1. 智能体循环引擎
智能体循环支持流式工具调用周期、带指数退避的 API 重试、并行工具执行以及令牌计数与成本追踪。
2. 工具系统(43+)
工具覆盖多类别:文件 I/O(Bash、Read、Write、Edit、Glob、Grep)、搜索(WebFetch、WebSearch、ToolSearch)、用于生成子智能体的 Agent 工具、任务管理以及 MCP(Model Context Protocol)集成。每个工具都具备 Pydantic 输入验证、自描述的 JSON Schema、权限集成和钩子支持。
3. 技能系统
技能是按需知识,仅在模型需要时加载。示例包括 commit、review、debug、plan、test、simplify、pdf、xlsx 等 40 多种。同时兼容官方的 anthropics/skills 仓库 —— 只需将 .md 文件复制到 ~/.openharness/skills/ 即可。
4. 权限与安全
支持多级权限模式:默认模式(写/执行前询问)、自动模式(允许所有操作,适用于沙盒环境)和计划模式(阻止所有写操作,用于先审查后执行的工作流)。可在 settings.json 中配置路径级规则和禁用命令列表。
5. 多智能体/群体协调
OpenHarness 支持子智能体生成与委派、团队注册与任务管理、后台任务生命周期管理以及 ClawTeam 集成(路线图中)。
6. 插件系统
兼容 claude-code 插件,已测试 12 个官方插件。示例包括用于 git 工作流的 commit-commands、在文件编辑时提供安全警告的 security-guidance、执行多智能体 PR 审查的 code-review,以及创建自定义行为钩子的 hookify。
服务商兼容性
OpenHarness 支持三种 API 格式:Anthropic(默认)、OpenAI 兼容 (--api-format openai)和 GitHub Copilot (--api-format copilot)。
通过 OpenAI 格式支持的服务商包括 DeepSeek、阿里云灵积、OpenAI、GitHub Models、SiliconFlow、Groq 以及本地 Ollama。GitHub Copilot 支持使用 OAuth 设备流程 —— 无需 API 密钥。
快速开始
# 一键安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/OpenHarness/main/scripts/install.sh | bash
# 单命令演示
ANTHROPIC_API_KEY=your_key uv run oh -p "检查此仓库并列出前 3 项重构建议"
# 交互模式
oh
# 非交互式 / 脚本模式
oh -p "列出 main.py 中的所有函数" --output-format json
适用人群
OpenHarness 专为研究者、开发者和社区设计,旨在:理解生产级 AI 智能体的底层工作原理,实验前沿的工具、技能与智能体协调模式,通过自定义插件、服务商和领域知识扩展框架,在成熟架构之上构建专门的智能体。
技术栈
- 后端:Python ≥ 3.10,由
uv管理 - 前端 TUI:React + Ink(Node.js ≥ 18)
- 许可证:MIT
参考链接: