harness2 与其他 agent harness 对比：是什么、怎么上手
Harness²（harness2）是 Google Research 的开源研究框架，在模型权重不变的前提下优化智能体外围的 harness。它运行在现有 agent harness 之上，而不是取代它们。本页只依据各项目自己的文档，把它与 OpenCode 和 Codex CLI 做对比。
harness2 是什么
仓库把 Harness² 描述为“Recursive Agent Harnessing for an Open World”：用于开放世界场景下递归式 agent harness 的即插即用框架，模型权重保持不变。采用 Apache 2.0 许可。README 声明它不是 Google 官方支持的产品，并链接论文 arXiv:2610.14224。
与其他 harness 有何不同
OpenCode 和 Codex CLI 是可以直接使用的编码智能体。Harness² 在它们之上：README 写明它以 OpenCode（默认）和 Codex 为执行器运行。所以问题不是选哪一个，而是你是否想在已有的智能体之上运行自动改进 harness 的循环。
官方报告的结果，并非独立测试
README 报告：在 GLM-5 与 Gemini 3.5 Flash 的基础 harness 上，单次 Harness² 步骤使 WorkBuddy-Bench 最多提升 11.5 分，JobBench 最多提升 4.5 分，LAB 的部分通过率最多提升 11.8 个百分点。这些是作者自己公布的数字，AgentSkillsDir 没有复现。
适用与不适用场景
适合已经在用 OpenCode 或 Codex、想在 JobBench、LAB 或 WorkBuddy-Bench 上测试自动 harness 调优的研究者和团队。它不是开箱即用的日常编码智能体。需要 Linux、Python 3.12 和 uv；调用模型的基准还需要 Node.js 20+ 与 Google Cloud CLI，LAB 需要 Pandoc 和 Poppler，WorkBuddy-Bench 需要 Docker。本地演示不需要模型凭据。
Harness² 与 OpenCode、Codex CLI 对比
| 项目 | 定位（来自 README） | 许可 | 运行条件 | 官方来源 |
|---|---|---|---|---|
| Harness² | 递归式 agent harness 框架；模型权重固定；基于 OpenCode（默认）或 Codex 运行 | Apache-2.0 | Linux、Python 3.12、uv；本地演示不需要模型凭据 | google-research/harness2 |
| OpenCode | “The open source AI coding agent”（开源 AI 编码智能体） | MIT（GitHub 标注） | 安装方式见其 README | anomalyco/opencode |
| Codex CLI | “OpenAI 出品、在本机运行的编码智能体” | Apache-2.0 | 可通过 npm、Homebrew 或安装脚本安装 | openai/codex |
Gemini、Codex 和 OpenCode 仅用于指称相应项目。官方来源没有写明的内容一律不列。
安装与上手（官方来源）
Harness²
在仓库根目录运行。这是 README 的本地演示，不需要模型凭据。
uv venv --python 3.12 .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e '.[render]'
harness2-demo --output runs/demo --k 2命令逐字取自官方 README，运行前请先阅读。本页面不会安装任何内容。
常见问题
harness2 是什么？
Harness² 是 Google Research 的开源框架，用于递归式 agent harness：在模型权重不变的前提下改进智能体外围的 harness。采用 Apache 2.0 许可，不是 Google 官方支持的产品。
harness2 能取代 OpenCode 或 Codex 吗？
不能。README 写明它以 OpenCode（默认）和 Codex 为执行器运行，位于它们之上。
如何安装 harness2？
在仓库根目录用 uv 创建 Python 3.12 环境，用 uv pip install -e '.[render]' 安装，再运行 harness2-demo。完整命令见本页安装部分和官方 README。
官方报告的提升经过独立验证了吗？
没有。数字来自项目 README，AgentSkillsDir 没有运行这些基准。
参考文档：https://github.com/google-research/harness2
以上选择按任务划分，没有使用虚构评分、搜索量或兼容性测试结果。