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lazyFrogLOL/Harness_Engineering

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Harness — 多 Agent 长时间自主开发架构

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基于 Anthropic 文章 Harness design for long-running application development 的教学复现项目。

纯 Python + OpenAI 兼容 API 实现，不依赖任何 Agent SDK。适配任何模型提供商。

这个项目是什么

这是一个教学项目，目标是用可运行的代码复现 Anthropic 文章中描述的每一个架构概念。你可以把它当作文章的"可执行注释"——每个设计决策都能在代码里找到对应实现。

给它一句话需求，它会自主完成：规划产品 → 协商验收标准 → 写代码 → 浏览器测试 → 打分 → 根据反馈迭代。全程零人工干预。

演示

以下是使用 python harness.py "Build an interactive periodic table of elements with search, category filters, and element detail popups" 自主生成的应用：

模型：Minimax M2.7 | 总耗时：32.3 分钟 | Token 用量：2.29M | 成本：$0.303

Harness Demo

快速开始

pip install -r requirements.txt
python -m playwright install chromium  # 可选，用于浏览器测试

cp .env.template .env
# 编辑 .env 填入你的 API key

python harness.py "Build a Pomodoro timer with start, pause, reset buttons. Single HTML file."

文章概念 → 代码对照表

这是本项目的核心价值。下表将文章中的每个架构概念映射到具体的代码位置。

1. 三 Agent 架构

文章描述了 Planner → Builder → Evaluator 的三 Agent 系统。

概念 文章描述 代码位置
Planner 将 1-4 句话扩展为完整产品规格 harness.py L55, prompts.py PLANNER_SYSTEM
Builder 按 spec 写代码，处理 QA 反馈 harness.py L120-165, prompts.py BUILDER_SYSTEM
Evaluator 用 Playwright 实际操作页面并打分 harness.py L168-183, prompts.py EVALUATOR_SYSTEM
Agent 间通信 通过文件传递状态，不共享内存 spec.md, contract.md, feedback.md 
用户: "Build a DAW"
        │
        ▼
   ┌─────────┐
   │ Planner │ → spec.md
   └────┬────┘
        ▼
   ┌─────────┐  contract.md  ┌───────────┐
   │ Builder │◄─────────────►│ Evaluator │
   └─────────┘  feedback.md  └───────────┘
        │                          │
        └──── 循环直到分数 ≥ 7.0 ───┘

2. 核心 Agent 循环（while loop）

文章的核心：llm.call(prompt) → 执行工具 → 裁剪上下文 → 重复。

# agents.py — Agent.run() 方法
for iteration in range(1, MAX_AGENT_ITERATIONS + 1):
    # 1. 上下文生命周期检查（压缩或重置）
    # 2. llm.call(messages)
    # 3. 执行 tool calls
    # 4. 将结果追加到 messages
    # 5. 如果没有更多 tool calls → 结束

对应 agents.py 的 Agent.run() 方法（约 L78-170）。这就是文章说的"所有外层架构都是在回答：怎么让这个 while 循环跑得更久、更稳、产出更好"。

3. 上下文焦虑与重置

文章的关键发现：模型会"提前收工"（context anxiety），compaction 不够，必须 reset。

策略 触发条件 效果 代码位置
Compaction tokens > 80k 摘要旧消息，保留近期 context.py compact_messages()
Reset tokens > 150k 或检测到焦虑信号 写 checkpoint，全新白板 context.py create_checkpoint() + restore_from_checkpoint()
焦虑检测 模型说"let me wrap up"等 触发 reset context.py detect_anxiety() 
# context.py — 焦虑信号检测
_ANXIETY_PATTERNS = [
    r"(?i)let me wrap up",
    r"(?i)running (low on|out of) (context|space|tokens)",
    r"(?i)that should be (enough|sufficient)",
    ...
]
# agents.py — 生命周期检查（每轮迭代开头）
if token_count > RESET_THRESHOLD or detect_anxiety(messages):
    checkpoint = create_checkpoint(messages, llm_call)      # 写交接文档
    messages = restore_from_checkpoint(checkpoint, prompt)   # 全新白板
elif token_count > COMPRESS_THRESHOLD:
    messages = compact_messages(messages, llm_call, role)    # 摘要压缩

4. 角色差异化的压缩策略

文章提到不同 Agent 需要不同的上下文管理策略。

角色 保留比例 摘要重点 原因
Evaluator 50% 保留所有评分和 bug 记录 需要跨轮对比质量趋势
Builder 20% 只留架构决策和最新错误 旧的调试过程没用
Default 30% 平衡保留 通用策略

代码在 context.py 的 compact_messages() 函数，通过 role 参数区分。

5. Sprint Contract 协商

文章描述：Builder 和 Evaluator 在每轮开始前协商"done 长什么样"。

Builder 提出 contract → Evaluator 审核 → 不通过则修改 → 最多 3 轮 → 写入 contract.md

代码在 harness.py 的 _negotiate_contract() 方法。使用两个轻量 Agent：

  • contract_proposer（prompts.py CONTRACT_BUILDER_SYSTEM）
  • contract_reviewer（prompts.py CONTRACT_REVIEWER_SYSTEM）

6. REFINE vs PIVOT 策略决策

文章描述：Builder 根据分数趋势决定是打磨还是推翻重来。

# harness.py — 构建分数趋势上下文
if len(score_history) >= 2:
    delta = score_history[-1] - score_history[-2]
    # IMPROVING → REFINE
    # STAGNANT or DECLINING → PIVOT

Builder 在每轮开始前收到完整的分数历史和趋势分析，被要求在写代码之前先声明 REFINE 还是 PIVOT。

7. Sub-Agent 上下文隔离

文章描述：父 Agent 可以 spawn sub-agent 做脏活，只拿回结构化结果。

# tools.py — delegate_task()
def delegate_task(task, role="assistant"):
    sub = Agent(name=f"sub_{role}", ...)  # 全新的上下文窗口
    result = sub.run(task)                 # 独立的 while 循环
    return result[:8000]                   # 只返回摘要，内部推理不可见

Builder 可以调用 delegate_task 把探索代码库、跑测试等任务委派出去，自己的上下文保持干净。

8. Skill 渐进式披露（Progressive Disclosure）

基于 Anthropic 的 Agent Skills 设计，三层结构：

层级 内容 谁决定加载 代码位置
Level 1 name + description 注入 system prompt 自动（启动时） skills.py build_catalog_prompt()
Level 2 Agent 读取 SKILL.md 全文 Agent 自主决定 Agent 调用 read_skill_file()
Level 3 SKILL.md 引用的子文件 Agent 按需读取 Agent 再次调用 read_skill_file() 
启动时 system prompt 里只有:
  "frontend-design: Create distinctive, production-grade frontend interfaces..."
  Path: skills/frontend-design/SKILL.md

Agent 判断需要 → 自己调用 read_skill_file("skills/frontend-design/SKILL.md")
SKILL.md 里提到 reference.md → Agent 按需再读

关键：是 Agent 自己决定何时加载 skill，不是外部代码替它决定。

9. Evaluator 的 Playwright 浏览器测试

文章描述：Evaluator 用 Playwright 实际操作页面，而不是只看代码。

# tools.py — browser_test()
# 启动 dev server → 打开 headless Chromium → 导航 → 点击/填表/执行 JS → 截图
browser_test(
    url="http://localhost:5173",
    start_command="npm run dev",
    actions=[
        {"type": "click", "selector": "#start-btn"},
        {"type": "fill", "selector": "#search", "value": "test"},
        {"type": "evaluate", "value": "document.querySelectorAll('.item').length"},
    ]
)

10. 评估标准（来自文章）

维度 权重 含义
Design Quality HIGH 视觉是否有统一身份感，还是拼凑的模板
Originality HIGH 有没有自定义设计决策，还是 AI 默认审美（紫色渐变+白卡片）
Craft MEDIUM 技术执行：排版层次、间距一致性、色彩和谐
Functionality HIGH 功能是否真的能用，每个按钮都要点

定义在 prompts.py 的 EVALUATOR_SYSTEM 中。

项目结构

├── harness.py        # 入口 + 外层编排循环（Plan → Contract → Build → Evaluate）
├── agents.py         # 核心 Agent while 循环（llm.call → tool → context check）
├── context.py        # 上下文生命周期（压缩 / 焦虑检测 / 重置 / checkpoint）
├── tools.py          # 工具实现 + OpenAI function schemas
│                       read_file, write_file, list_files, run_bash,
│                       delegate_task, browser_test, read_skill_file
├── prompts.py        # 所有 Agent 的 system prompt 和评估标准
├── skills.py         # Skill 注册表（渐进式披露 Level 1）
├── skills/           # Skill 目录
│   └── frontend-design/
│       └── SKILL.md  # Anthropic 官方 frontend design skill
├── config.py         # 配置（自动加载 .env）
├── .env.template     # 环境变量模板
├── requirements.txt  # Python 依赖
└── workspace/        # 生成的项目输出（每次运行创建子目录）

配置

cp .env.template .env
# API — 任何 OpenAI 兼容端点
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
HARNESS_MODEL=gpt-4o

# 工作目录
HARNESS_WORKSPACE=./workspace

# 调参（可选）
MAX_HARNESS_ROUNDS=5        # 最大 build→evaluate 轮数
PASS_THRESHOLD=7.0          # QA 通过分数（满分 10）
COMPRESS_THRESHOLD=80000    # 触发上下文压缩的 token 数
RESET_THRESHOLD=150000      # 触发上下文重置的 token 数
MAX_AGENT_ITERATIONS=60     # 每个 Agent 最大工具调用轮数

多 Provider 示例

# OpenAI
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
HARNESS_MODEL=gpt-4o

# OpenRouter
OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
HARNESS_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4

# Ollama（本地）
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
HARNESS_MODEL=qwen2.5-coder:32b

示例需求

# 文章原文的两个案例
python harness.py "Build a fully featured DAW in the browser using the Web Audio API"
python harness.py "Create a 2D retro game maker with level editor, sprite editor, and playable test mode"

# 轻量测试
python harness.py "Build a Pomodoro timer with start, pause, reset. Single HTML file."

# 视觉密集型（测试 frontend-design skill）
python harness.py "Build an interactive periodic table with search, filters, and element detail popups"

文章中尚未实现的部分

以下概念在文章中有描述，本项目有意未实现。列出原因和实现思路，供学习者作为练习方向。

1. Evaluator few-shot 校准

文章描述：作者用 few-shot examples + detailed score breakdowns 来校准 Evaluator 的打分标准，确保评分一致性，防止分数漂移和过度宽容。

为什么没实现：需要人工标注一组"这个设计值 3 分，那个值 8 分"的参考样例，属于调优工作而非架构设计。

实现思路：

# 在 prompts.py 的 EVALUATOR_SYSTEM 中追加 few-shot 样例
"""
### Scoring Reference Examples

**Design Quality 3/10 example:**
A white page with a centered card, purple gradient header, Inter font,
default shadcn components. No visual identity. This is AI slop.

**Design Quality 8/10 example:**
A dark theme with custom grain texture overlay, asymmetric layout,
Playfair Display headings paired with DM Sans body text, deliberate
use of negative space, accent color derived from content context.
"""

2. 每轮 token 成本追踪

文章描述：文章中有详细的 per-agent duration + cost 表格（Planner 4.7min/$0.46, Build 2hr/$71.08）。

为什么没实现：不同 provider（OpenAI、OpenRouter、Ollama）的计费方式和 API 返回的 usage 字段格式不同，难以通用。

实现思路：

# 在 agents.py 的 Agent.run() 中，每次 API 调用后累计 usage
response = client.chat.completions.create(**kwargs)
if response.usage:
    self.total_prompt_tokens += response.usage.prompt_tokens
    self.total_completion_tokens += response.usage.completion_tokens

# 在 harness.py 中，每个阶段结束后打印成本
# 需要一个 price_per_token 配置项，按模型不同设置
cost = (prompt_tokens * input_price + completion_tokens * output_price) / 1_000_000
log.info(f"Build round {round_num}: {duration:.0f}s, ${cost:.2f}")

3. Git 回滚保护

文章描述：Builder 有 git 做版本控制，可以在评估失败或 PIVOT 时回滚到上一个好的状态。

为什么没实现：当前 Builder 已经在用 git commit，但 Harness 层面没有利用它做自动回滚。这是锦上添花，不影响核心流程。

实现思路：

# 在 harness.py 的 build 阶段前后加 git tag
def run(self, ...):
    for round_num in range(...):
        # Build 前打 tag
        os.system(f"cd {config.WORKSPACE} && git tag round-{round_num}-start")

        self.builder.run(build_task)

        # Build 后打 tag
        os.system(f"cd {config.WORKSPACE} && git tag round-{round_num}-end")

        # 如果 PIVOT，回滚到上一轮的 end tag
        if score_declining and strategy == "PIVOT":
            os.system(f"cd {config.WORKSPACE} && git reset --hard round-{round_num-1}-end")

4. 组件开关（Harness 简化）

文章描述：每个 harness 组件都编码了"模型做不到什么"的假设。新模型出来后应该逐个移除不再需要的组件，只保留仍然 load-bearing 的部分。

为什么没实现：这是运维/迭代层面的实践，不是一次性架构设计。

实现思路：

# 通过环境变量控制各组件的启用/禁用
ENABLE_CONTRACT=true        # 跳过 sprint contract 协商
ENABLE_PLAYWRIGHT=true      # 跳过浏览器测试，只做代码审查
ENABLE_PLANNER=true         # 跳过 planner，直接用用户 prompt 作为 spec
ENABLE_ANXIETY_DETECTION=true  # 关闭焦虑检测（如果模型不再需要）
# harness.py
if config.ENABLE_CONTRACT:
    self._negotiate_contract(round_num)

if config.ENABLE_PLANNER:
    self.planner.run(...)
else:
    # 直接把用户 prompt 写入 spec.md
    write_file("spec.md", user_prompt)

5. Evaluator 自校准循环

文章描述：作者花了多轮手动读 Evaluator 的 log，找到判断偏差的地方，更新 prompt。这是一个 meta 层面的调优过程。

为什么没实现：这本质上是"人在循环里"的迭代过程，不是可以自动化的架构组件。

实现思路（半自动化）：

# 在 harness.py 结束后，生成一份 Evaluator 审计报告
def _audit_evaluator(self):
    """检查 Evaluator 是否过于宽容"""
    scores = self.score_history
    if all(s >= 8.0 for s in scores) and len(scores) >= 3:
        log.warning(
            "Evaluator may be too lenient — all scores >= 8.0. "
            "Consider adding few-shot calibration examples."
        )
    if scores and scores[0] >= 7.0:
        log.warning(
            "First round already passed — Evaluator may not be pushing hard enough."
        )

扩展 Skill

在 skills/ 下创建新目录，放入 SKILL.md：

skills/
  my-new-skill/
    SKILL.md          ← 必须有 YAML frontmatter (name, description)
    reference.md      ← 可选，SKILL.md 里引用
    helper.py         ← 可选，Agent 可以执行的脚本

SKILL.md 格式：

---
name: my-new-skill
description: 一句话描述，Agent 根据这个决定是否加载
---

详细指导内容...

Agent 会在 system prompt 里看到 name + description，自己决定是否读取完整内容。

依赖

  • Python 3.10+
  • openai — API 客户端
  • tiktoken — token 计数
  • playwright（可选）— 浏览器测试

License

MIT

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agent tutorial harness-engineering

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