全流程串联

让我们完整追踪这个请求在 OpenHarness 中的每一步：

用户在终端输入请求。CLI（命令行界面）接收到文字后，将其包装成一条用户消息（User Message），传递给 Engine。 📂 涉及代码：cli.py → 解析命令行参数和输入

Engine 准备 Agent Loop 需要的所有组件： • 加载系统提示词（System Prompt） • 注入 MEMORY.md 中的记忆 • 准备工具列表（内置 + MCP） • 初始化权限检查器 📂 涉���代码：engine/query_engine.py → 组装运行上下文

消息被发送给 LLM（通过 Anthropic API）。LLM 分析请求，决定先读取文件： 返回：tool_use → Read(file_path="login.py") 📂 涉及代码：engine/query.py → run_query 循环

在执行 Read 工具之前： 1. PreToolUse Hook 被触发 → 记录日志 2. PermissionChecker 检查 → Read 是只读操作，默认模式下自动通过 📂 涉及���码：hooks/executor.py + permissions/checker.py

Read 工具被执行： • 打开 login.py 文件 • 读取内容 • 包装成 ToolResult 返回 结果被添加到消息历史中。 ���� 涉及代码���tools/file_read.py → execute()

LLM 看到了文件内容，发现第 42 行有一个条件判断写反了。决定修复： 返回：tool_use → Edit(file_path="login.py", old_string="if user == None", new_string="if user is not None") 这次 Edit 是写入操作。在默认模式下： • Hook 触发 • 权限检查 → 需要用户确认 • 用户在终端看到确认提示，点击「允许」 • Edit 工具执行修改

LLM 看到修改成功，决定运行测试确认： 返回：tool_use → Bash(command="python -m pytest test_login.py") 用户确认后，测试运行通过。

LLM 认为任务完成，返回最终响应（stop_reason="end_turn"）： 「已修复 login.py 第 42 行的 Bug。问题是条件判断 `if user == None` 应该改为 `if user is not None`。测试已通过。��� Agent Loop 结束，结果显示在终端。

如果在过程中发现了值得记住的信息（比如这是一个反复出现的 Bug 模式），Agent 会写入记忆文件，供下次对话参考。

让我们回顾涉及的所有子系统： 1. CLI / UI → 用户界面 2. Engine → Agent Loop 核心循环（3 轮） 3. API → 与 LLM 通信（3 次调用） 4. Tools → Read、Edit、Bash（3 个工具） 5. Hooks → PreToolUse / PostToolUse（每次工具前后） 6. Permissions → 读取自动通过、写入需确认（2 次确认） 7. Memory → 可选的跨会话记忆 看到了吗？一个简单的「修复 Bug」请求，就涉及了 OpenHarness 的大部分子系统。这就是 Harness 的威力 —— 所有组件协同工作，让 Agent 能完���复杂任务。

现在你对 OpenHarness 有了全面的理解，可以考��： 🔍 阅读源码 OpenHarness 只有约 11,700 行代码，按照这门课的���序阅读会非常顺畅。 🔧 写一个自定义工具 继承 BaseTool，实现自己的工具，注册到工具列表中。 📚 编写一个 Skill 为你的项目或团队编写专属技能文件。 🌐 搭建 MCP Server 把你常用的服务封装成 MCP Server，让 Agent 能直接使用。 🤝 贡献代码 OpenHarness 是开源的，欢迎贡献代��和想法。