我在寫自己的 Python coding agent「looplane」，這個系列把 pi、oh-my-pi、opencode、codex、claude-code 五個成熟專案的原始碼逐題對照，也對照 Looplane 現在已經落地的 TUI、外部 CLI runtime、local gateway、usage/OTel/session 工具與 Cloudflare 切片。每篇固定走「設計問題→五家做法→looplane 選擇→學術依據→改善路線」五段，證據一律給到 file#symbol 層級。
直接包 SDK 三個月就會後悔：每家的 usage 欄位、tool call 格式、錯誤語意都不一樣，換模型等於重寫迴圈。五家參考專案都把「wire protocol」從「provider 身分」裡拆出來當獨立維度；looplane 更進一步，用 pydantic canonical contract（Message/ToolCall/Usage/ModelTurn）加六種 protocol adapter，把 OpenAI SDK 的內建 retry 關到 0，所有錯誤先分類成 ProviderErrorKind 再交給統一的重試政策。provider 表本身是跟 pi 的 packages/ai 對著抄的——這是血統，不是巧合。
OS 沙箱是 path policy 之外的核心防線。looplane 已落地 fail-closed `CommandSandbox`：macOS 包 sandbox-exec，Linux 用 Landlock 加 seccomp，verification 預設在能證明 containment 時進沙箱；不支援時回 exit 126。剩餘限制是目前主要只包 verification、外部 CI 結果仍待確認。
NVIDIA NIM 間歇 500 暴露了 looplane 早期只有錯誤分類、沒有重試消費者的缺口。現在 SDK retry 關閉，harness 對每個候選最多嘗試 5 次，使用帶 jitter 的指數退避並尊重有上限的 Retry-After；耗盡後可依明確設定切到 fallback model，model.retry 與 model.fallback 都進 event log。
Looplane 的 disposable clone 與 SafePathPolicy 保護來源 repo；現在 `--sandbox-checks` 也能用 macOS sandbox-exec、Linux bubblewrap 或 Landlock 包住 verification command，Cloudflare 另有受限 Sandbox slice。但不同 backend 的 network policy、外部 runtime coverage 與 production hardening 仍未一致驗證。
同一個詞 meta-harness 其實指兩種東西：Databricks 的控制面與 Stanford 的優化迴圈。本文用 MCP/ACP/Runtime/meta-harness 四層模型，對照 Omnigent、Zed ACP、Vercel HarnessAgent 與 Cloudflare Flue 的定位。
LLM 寫 unified diff 壞在簿記：hunk 行數算錯、上下文行幻覺。五家的答案分成兩派——把 diff 文法做簡單（Codex 拿掉行號）、或乾脆不用 diff（Claude Code/Pi/OpenCode 的 exact replace）；OMP 更進一步用 hash 錨點綁住讀取狀態。looplane 走最小干預：保留 guarded apply_patch，加一個零模糊匹配的 replace_text，qwen3:4b eval 就從穩定失敗變 5/5。
生態系都把 /v1/chat/completions 當共通語，但你手上的 provider 不一定講這個方言。五家的答案分三派：pi 和 OpenCode 讓 client 本身講多種方言所以不做 gateway；OMP 做了真正的 protocol translator（foreign wire → 中立 context → provider adapter，禁止 raw passthrough）；Codex 和 Claude Code 的 proxy 不翻譯，只負責強制流量管控。looplane 抄 OMP 的邊界但收斂成一進一出：只收 OpenAI Chat，嚴格解析成 canonical contract，後面接任何 ModelProvider——順便踩掉一個 cross-event-loop client close bug，教訓是 provider 的生命週期必須交給 ASGI lifespan。
五個外部 CLI 有五種機器介面：JSONL 事件流、JSON-RPC、HTTP API、ACP、stream-json。支援它們的正確姿勢不是抽一個「都一樣」的介面，而是一條窄的 runtime 邊界加一份誠實的 capability matrix——availability 只代表裝了，不代表登入；協定飄移就 fail closed。
本地沙箱管的是『agent 在你的機器上爆炸半徑多大』，雲端沙箱管的是『怎麼把程式碼安全地搬到別人的機器上跑』——五家成熟專案幾乎都在做前者，只有 looplane 真的部署了後者。實戰教訓：mock 測不出 SSE framing、CI 綠燈擋不住 stale wheel，而清理路徑要跟成功路徑一樣有 timeout。
小模型卡的不是『不會想』而是『格式不穩』：tool call JSON、diff hunk 計數、context 預算都會爆。五家參考專案的共識是把評測建立在真實模型行為上（pi 的 model-backed eval、OMP 從真實 session log 校準編輯基準、Codex 甚至為弱模型放寬 parser），looplane 則選最窄但最硬的路：一個 fixture、五次真實 Ollama 執行、manifest 宣告改哪些檔案和哪些 patch 片段才算過，並且把 M2 的失敗原封不動留成證據——不把 mock 當 E2E，不把部分成功講成全過。
五家在「訂閱認證」上分成三派：Codex 和 Claude Code 只為自己官方 client 做 OAuth 並把 token 收進 OS keyring；pi 和 OMP 直接重用 Claude Code 的 client ID 實作 Pro/Max OAuth（技術可行但 Anthropic 文件明文禁止第三方未經核准提供 claude.ai 登入）；OpenCode 則把內建 Pro/Max plugin 整組移除，是生態系最乾淨的政策先例。looplane 的原則：自己的 grant 自己做、絕不刮別家 CLI 的 credential 檔、第三方 client 要 provider 明確支援才接 OAuth、credential 不複製不轉發。
五家參考專案裡沒有任何一家在 harness 層強制「宣告的驗證指令全過才算成功」：pi 靠模型自覺、OpenCode 和 Codex 把驗證寫進 system prompt、Claude Code 用獨立的對抗式驗證 subagent 但仍是軟性合約、只有 OMP 的 cleanse 真的由 harness 跑檢查。looplane 選最硬的一條路：改過檔案就必須重跑所有宣告的驗證指令，全過才給 terminal_reason=verified；沒動任何檔案就不重跑（no_changes），把「跑不跑」變成程式碼決定，不是模型決定。
2026 年 5 月 Google I/O 宣布 Antigravity CLI（agy），用閉源 Go binary 取代 Apache 2.0 的 Gemini CLI。技術上升級——多 agent 編排、原生沙箱、毫秒啟動——但免費額度砍 98%、開源轉閉源、28 天過渡期，社群反應強烈。
Grok Build 是 xAI 用 Rust 寫的 coding agent，845K 行程式碼、8 個平行子 agent、Arena Mode。2026 年 5 月 beta、7 月開源（Apache 2.0）——但開源的直接原因是隱私事件：它靜默把整個 repo（含 SSH key、.env）上傳到 Google Cloud Storage，27,800 倍的流量比。資料外洩的程式碼至今還在 binary 裡，只靠 server-side flag 關閉。
2026 年 8 月 Meta Superintelligence Labs 發布 Muse Code beta。閉源靜態 binary、Muse Spark 1.2 模型、平行子 agent + worktree 隔離。最大爭議是定價：標準版 $1.25/$4.25 per M tokens，Contributor 版 $0.10/$0.20——便宜 20 倍，但你的程式碼進 Meta 的訓練管線。
2026 年 8 月，不只五個框架在動。OMP 2、Pi v2、Opencode 2、dsh、Claude Code 之外，Google（Antigravity CLI）、Meta（Muse Code）、xAI（Grok Build）三家模型商直接下場做 coding agent，加上 Amp、Cline 2.0、Codex CLI Rust 重寫，共八個以上框架同時有架構級變動。再算進 110+ 個 CLI 工具，H2 2026 是 harness 方法論的分裂期。本文從四條架構路線、一個共同方向、一場信任危機拆解。
DeepSeek Harness（dsh）是 DeepSeek 官方的開源 coding agent 框架，2026-08-13 發布 v0.1 開發者預覽版，9 天內累積 184,000+ 星。核心是 Cordis plugin kernel——模型、工具、agent loop、UI 全部都是可抽換的外掛。四種 runtime 模式，能把 Claude Code 和 Codex 當子代理使用。Web UI 優先，目前沒有原生 CLI。
OMP 2 不再是 Pi 的 fork。整個 codebase 用 Rust 從零重寫，約 41 個 crate 涵蓋自製 bash 引擎、GPU 加速 GUI、嵌入式 CPython 3.14t、gRPC transport 與 Kokoro-82M TTS。目前 pre-release，尚未正式發行。
Opencode 2 是 Anomaly（Dax Raad）主導的大重寫。runtime 從 Bun 換成 Node.js（記憶體問題）、桌面從 Tauri 換成 Electron（WebKit 效能與 Node 整合）、v1 API 刻意不相容。新增多分頁並行 session、持久化後端服務、HTTP API + SDK。目前 beta，預估 2026 年 9 月 stable。約 200K stars。
Pi v0.84.0（2026-08-06）把 AgentHarness v2 API 升為 stable。Lane-based v4 Session model 讓操作可持久化、可中斷。CBOR 取代 JSON，Unix socket 取代 HTTP。背後的 Earendil Inc.（Armin Ronacher 的 PBC）拿到首輪資金。95.4K stars，still MIT，still 極簡。
Chroma 的對照實驗證明：就算塞得下，塞滿也會變差。於是各家 coding agent 發展出七種對策——壓縮、換手、剪枝、少載入、隔離、進模型、換單位。Amp 直接移除 /compact，Atlassian 說摘要該是最後手段，Cursor 的 A/B 測出 46.9% token 降幅。三場分歧的根源不是誰對，是各自在衡量不同的東西。
微軟員工開源的 VS Code extension，讀本機 Claude Code / Codex / OpenCode 的 session log。真正的內容物是 45 條 Markdown 規則：prompt 短於 30 字元、收到 20 行 AI 程式碼後 15 秒內就送下一則、instructions 檔超過 4000 bytes——把「context engineering」翻成可以爭論的數字。
Salesforce 從兩萬個部署得到的數字：agent 有 90% 的工作發生在上線之後，跟傳統軟體剛好相反。Stripe 每週合併 1,300 個零人類手寫的 PR，靠的是環境而不是模型。附六家公司的橫向比對。
Microsoft、OpenAI、Salesforce、Stripe 等七個獨立案例講出同一句話：可靠性來自模型周圍的工程。而「把確定性的部分還給程式碼」已經被四家公司各自做成產品——Agent Script、Procedures、runtime、blueprints。
「數位員工」不是技術，是計價與課責單位。Anthropic Project Vend 讓 Claude 真的開了三家店，發現最有效的介入不是換更強的模型，而是強迫走流程——官方原話是「我們重新發現了 bureaucracy matters」。Gartner 估計數千家自稱 agentic 的廠商中只約 130 家是真的。
Loop Engineering 是設計「自動 prompt agent 的系統」而非手動 prompt 的工程實踐。Boris Cherny 跑數百個 agent、Addy Osmani 正式命名、Blake Crosley 指出驗證成本才是真正瓶頸——這篇整理一手來源、五大構建塊、適用邊界與批評觀點。
綜述 11 個公開的 LLM 寫作 pipeline，三條主流模式：多 agent（researcher → writer → critic）、Karpathy LLM-wiki（raw + wiki + LLM 寫不手寫）、品質防線（technical verifier + never fabricate + brief gate）。Princeton GEO 論文（KDD 2024）量化了 inline 引用 +28%、加數字 +33%、quote 原文 +41%、關鍵字塞詞 −9%。
OpenAI 把 Codex harness 包裝成 JSON-RPC over stdio 的 App Server，讓 VS Code、JetBrains、Web、桌面 App 都能共用同一套 agent loop，三個核心 primitive：Item、Turn、Thread。
OpenAI 內部團隊 5 個月、3 人、0 行手寫程式碼，用 Codex 交付了一個完整產品。這篇整理他們在 AGENTS.md 設計、repo-local 知識庫、架構強制執行、entropy 管理上的核心心得。
用自己寫的 30+ 篇 RAG/Agent 文章交叉檢視部落格現狀，整理出橫跨內容品質、網站技術、RAG 設計修正、Harness 基礎建設、AI Agent 應用的完整改進清單，按優先級排列、不分階段。
Agent Skills 是 Addy Osmani 開源的 19 個生產級工程技能，透過 /spec → /plan → /build → /test → /review → /ship 的指令驅動 AI 代理遵循資深工程師的開發紀律，而不是走捷徑。
GitHub 上已有 6,400+ 個 .claude/agents/*.md 檔案。我們拆解了 4 個代表性專案——ChemistryTimes（內容生產 pipeline）、claude-sub-agent（document-driven 開發流水線）、agentic（Temporal.io DAG 平行執行）、vs-copilot-multi-agent（Hook 強制記憶寫入）——加上 ruflo 的企業級 swarm 架構，歸納出 6 種設計模式和 5 個實戰趨勢。
Harness 不只是呼叫 LLM 的 wrapper。Tool Registry 管理工具的動態載入與選擇、Guard System 建立四層防護網、Checkpoint-Resume 讓長時間任務可以中斷恢復。這三個模式是生產級 Agent 系統的關鍵基礎設施。
AI 工程經歷三個階段：Prompt Engineering（寫好指令）→ Context Engineering（餵對資訊）→ Harness Engineering（設計整個工作環境）。每一次演化不是取代前者，而是在更高的抽象層級上操作。
模型是 CPU，harness 是作業系統，agent 是應用程式。模型能力再強，沒有好的 harness 就只是 demo。Phil Schmid 認為 harness 是 2026 年 AI 工程最關鍵的基礎設施。