本文对比分析了 Claude Code、Hermes Agent 和 OpenClaw 三个 AI 框架对 Harness 和记忆系统的不同设计理念。Claude Code 强调权限管控和上下文保护，模型自主决策；Hermes 构建分层记忆系统，支持多时间尺度信息积累与召回，并实现技能沉淀；OpenClaw 则将记忆管理设计为可插拔系统，并通过多入口收束和协议统一构建基础设施层。文章还探讨了各框架如何应对模型进步，以及它们在扩展性设计上的差异，揭示了不同设计哲学如何影响 AI Agent 的功能与演进。

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提到 Harness，大部分人第一反应是 Anthropic 说的那个概念：模型外面包的一层编排代码，负责调用模型、路由工具、管理上下文。我之前写过一篇《为什么单 Agent 搞不定复杂应用？Anthropic 的 Harness 设计给出了答案》，里面详细拆了 Anthropic 的 Generator-Evaluator 模式。Anthropic 的核心观点是 Harness 编码的是对模型能力边界的假设，模型变强了，Harness 就该做减法。

这个理解没错，但只是众多理解中的一种。

最近我把 Claude Code、Hermes Agent 和 OpenClaw 的源码和架构文档都翻了一遍，发现一个挺有意思的事：这三个项目嘴上都在说 Harness，但做出来的东西完全不一样。Claude Code 把 Harness 当脚手架，越轻越好，模型能搞定的事就别替它做。Hermes 把 harness 当学习系统，每次任务都在积累经验，越用越聪明。OpenClaw 把 Harness 当基础设施，Gateway、路由、设备节点、任务调度，跟模型强不强没什么关系。

对 Harness 的理解不同，造出来的产品就完全不同。下面我就带你一起拆开看看它们都是如何设计 Harness 的。

Harness 核心设计

从这三个项目的代码结构和设计文档上，很容易发现它们的架构设计具有明显的不同。

OpenClaw 的核心是 Gateway。官方架构文档第一句也写明了他是一个 long-lived Gateway 拥有所有 messaging surfaces。CLI、macOS app、Web UI、自动化任务，全部通过 WebSocket 连接 Gateway。

手机、Mac、远程设备也通过同一个协议接入，只不过声明自己是 node，暴露摄像头、屏幕、Canvas 等能力。Gateway 默认监听 127.0.0.1:18789，连 Canvas 和 A2UI 都由同一个 HTTP server 托管。

OpenClaw 架构全景

也就是说，OpenClaw 把多入口收束成了单控制平面。你从 Telegram 发消息，从 Web UI 操作，从手机节点触发，最终都进入同一套协议、同一套会话管理、同一套工具策略、同一套事件流。也就是说，OpenClaw 先做了神经系统，而不是大脑。

Hermes Agent 的核心是 AIAgent。它通过一个1万多行的代码，整合了 prompt 装配、provider 选择、工具执行、重试、fallback、上下文压缩、会话持久化等所有的核心功能。CLI、Gateway、ACP、Batch Runner、API Server 这些入口最终都收敛到一起，后来才逐渐补充了 Gateway 和 messaging 平台的适配。

Hermes Agent 架构全景

Hermes 的优先级是先把 Agent Loop 做到足够强，让它支持并发工具调用、子代理委派、多 provider fallback、上下文压缩保护，然后再考虑怎么把这个大脑连上外面的世界。

Claude Code 的核心既不是 Gateway 也不是 Agent Loop，而是权限系统和上下文管理。正如《Managed Agents 架构拆解：Anthropic 给 Agent 造了一套 K8s》里提到的，Anthropic 把 Agent 的组件拆成了 session、harness、sandbox 三个独立接口，每个可以独立替换。Claude Code 的源码也是这个思路的体现。

Claude Code 架构全景

翻它之前泄漏的源码，最庞大的模块是权限相关的代码，处理了六种权限模式、八个权限来源、分类器自动审批、hook 扩展等等。而主循环本身反而很薄，只是负责把每轮完整消息历史交给模型，工具执行完立刻流式返回，没有复杂的调度算法。

Claude Code 的设计哲学可以总结为信任模型+管好边界。模型自己决定调用什么工具、按什么顺序执行、什么时候停下来。Harness 不替模型做决策，只在两个地方卡住：你有没有权限做这件事，上下文是不是快溢出了。

三个项目对 Harness 的理解，在这一层就分化了。OpenClaw 把重心放在多入口收束和协议统一，Hermes 把重心放在 Agent Loop 的能力密度，Claude Code 把重心放在权限管控和上下文保护。

记忆系统设计

记忆是 Agent 从临时工变成长期搭档的关键一步。三个项目在这件事上的做法差异也很大。

Claude Code 的方案最简单，简单到有点反直觉。CLAUDE.md 文件前缀加载，每次会话开始时注入 system prompt。Auto Memory 让模型自己往 ~/.claude/ 目录下写 Markdown 文件，MEMORY.md 作为索引（最多 200 行、25KB）。没有向量检索，没有 embedding，没有外部数据库。记忆不是主动召回的，而是作为上下文的一部分被模型看到。

上下文压缩也是反应式的：上下文窗口用到快满了才触发压缩。压缩方式是 fork 一个新的 Claude 实例来做摘要，压缩算法会保护工具调用和结果的完整性，不会把一个 tool call 和它的 result 切开。如果压缩连续失败三次，circuit breaker 会停掉，避免死循环。

Claude Code 怎么处理记忆

这个方案的好处是简单、可预测、不依赖外部服务。代价是记忆容量有限，跨会话的信息密度完全取决于 CLAUDE.md 写得好不好。

Hermes Agent 把记忆做成了分层系统。第一层是 MEMORY.md 和 USER.md，类似 Claude Code 的方案，保存在 ~/.hermes/memories/，会话开始时注入 prompt。第二层是 SQLite + FTS5 全文搜索，所有历史会话都能被检索和摘要。第三层是 8 个外部 memory provider 插件，包括 Honcho、Mem0、Hindsight 等。

Honcho 的设计值得单独说一下。它不只做向量检索，而是把用户和 AI 都建模为 peer，做跨会话的辩证推理，维护用户表征和 session summary。启用后，Hermes 每轮前会预取相关记忆，每轮后同步对话，会话结束时抽取长期记忆。

Hermes 的记忆哲学是：模型的短期记忆不够用，需要系统帮它在多个时间尺度上积累和召回信息。这和 Claude Code 模型自己能搞定的思路差别挺大的。

Hermes Agent 怎么处理记忆

OpenClaw 则走了另一条路：把 Context Engine 做成可替换的运行时插件，控制如何构建模型上下文，决定包含哪些消息、如何摘要旧历史、如何跨 subagent 管理上下文。内置的是 legacy engine，但插件可以注册完全不同的 engine。

每次模型运行时，engine 有四个生命周期点：ingest(消息进来时)、assemble(构建上下文时)、compact(压缩时)、after turn(一轮结束后)。插件 engine 甚至可以返回 systemPromptAddition，动态注入召回指导或检索提示。

OpenClaw 的会话管理也很讲究：DM 默认共享 session，群聊按 group 隔离，rooms 按 room 隔离，cron 每次新 session。多 Agent 场景下，每个 Agent 有独立的 workspace、auth profile、session store。

OpenClaw 的记忆哲学不是记更多，而是让记忆管理本身成为一个可插拔的系统服务。长期 Agent 的记忆需求会不断变化，与其内置一套固定方案，不如把接口留好，让生态去填充。

OpenClaw 怎么处理记忆

三种方案，背后是三种对Agent 该记什么的不同理解。Claude Code 觉得模型够聪明，给它看到就行。Hermes 觉得光看到不够，得帮它在多个时间尺度上积累。OpenClaw 觉得记忆本身的需求会变，不如把接口留好。

扩展性设计

接下来再来看看扩展性的设计，这是让 Agent 能搜索、浏览网页、生成图片、读写文件等各种外置能力的关键。

OpenClaw 把能力扩展拆成了三层：内置 Tools 是 Agent 可以随时调用的预装能力，Skills 是教 Agent 什么时候用、怎么用外部工具的扩展能力，而 Plugins 则是打包了工具、技能、消息通道、模型等各种扩展的能力包。

这个三层模型把三个容易混淆的东西拆开了：工具是默认能做什么，技能是什么时候/怎么样去调用外部工具，插件是怎么打包、发现、分发这些能力。ClawHub 上架了 58000 多个社区 Skill，一条命令安装，这对于带火 OpenClaw 功不可没。

OpenClaw 怎么扩展能力

Hermes Agent 的工具系统用了 registry 自注册模式。tools/registry.py 是中心注册表，每个工具文件在模块级调用 registry.register() 声明 schema、handler、toolset 归属和可用性检查。model_tools.py 是 registry 之上的薄编排层，负责导出工具定义、处理函数调用、维护工具到 toolset 的映射。

有个很细的设计：model_tools.py 会根据当前真正可用的工具重建 execute_code 的 schema。比如 web API key 没配置，模型就不会在 sandbox 里看到 web_search 这个工具。这能减少模型“以为自己能做但其实做不了”的幻觉式调用。

Hermes Agent 怎么扩展能力

Hermes 的技能系统用了 progressive disclosure：Level 0 只加载 name 和 description，Level 1 加载完整技能内容，Level 2 加载技能引用的附件。模型先扫描技能列表，匹配到了再深入加载。更关键的是，Agent 可以通过 skill_manage 自己创建、更新、删除技能。解决了一个非平凡任务后，它可以把方法保存为技能文件，下次遇到类似问题直接复用。

这就是 Hermes 说的“程序性记忆”。普通 Agent 完成任务后只留下结果，Hermes 完成任务后还试图留下方法。当你积累 20 个以上自创技能后，同领域任务完成速度能提升 40%。

Claude Code 的扩展体系跟前两者的思路都不一样，它不是围绕工具注册或技能发现来组织的，而是围绕权限边界层层展开的。

最底层是 28 个内置工具，覆盖文件读写、搜索、Shell 执行、Web 访问、子代理调度等基础能力。这些工具分两类：Read、Glob、Grep 这类只读工具不需要权限，Bash、Edit、Write 这类有副作用的工具每次执行都要过权限检查。权限不在工具注册时声明，而是在执行时由 harness 拦截，模型不需要考虑“我能不能做这件事”，该拦的时候自然会拦。

往上一层是 MCP 协议。Claude Code 通过 MCP 接入外部工具服务器，支持 stdio、HTTP、SSE 三种传输方式。MCP 工具默认是延迟加载的：会话开始时只把工具名称放进上下文，模型需要用的时候通过 ToolSearch 工具按需拉取完整 schema。这个设计跟 Hermes 的 progressive disclosure 异曲同工,只是实现路径不同，一个在技能层做分级加载,一个在工具层做延迟发现。

再往上是 Hooks、Skills 和 Plugins 三层扩展。Hooks 提供了 25 个生命周期事件，可以挂 shell 命令、HTTP 请求、甚至 LLM 评估。Skills 遵循开放的 Agent Skills 标准，用 Markdown + YAML frontmatter 定义可复用的工作流,，持参数替换和条件触发。Plugins 则是把 Skills、Hooks、MCP 配置、子代理定义打包成一个可分发的单元。

子代理是 Claude Code 处理复杂任务的核心机制。每个子代理运行在独立的上下文窗口里,有自己的系统提示和会话历史。内置了 Explore（快速搜索，用 Haiku 模型）、Plan（规划研究）、general-purpose（全功能）等预设类型，也支持通过 .claude/agents/ 目录自定义。自定义子代理可以精细控制工具白名单、权限规则、模型选择,甚至预加载特定 Skills。

Claude Code 怎么扩展能力

能力管理的复杂性往哪放？OpenClaw 交给社区生态，Hermes 交给 Agent 自身的积累，Claude Code 交给分层的权限边界。

怎么面对模型进步

这个维度最值得琢磨。

Anthropic 有一个很有意思的观察：harness 编码的是对模型能力边界的假设，但模型在进步，假设会过期。Sonnet 4.5 的时候模型有上下文焦虑，随着上下文窗口接近极限会提前收工，harness 里加了重置机制来应对。结果换到 Opus 4.5，这个行为自己消失了，重置机制变成了死代码。

Claude Code 对这一点的应对是大量的功能开关，从它泄露的源码能看到大量 HISTORY_SNIP、REACTIVE_COMPACT、TRANSCRIPT_CLASSIFIER 等等这样的开关。比如，到了 Opus 4.6，之前在 harness 里加的 Sprint 机制（把长任务拆成小块、每块结束后评估）就被整个拿掉了，因为模型已经可以连续写代码不跑偏。Evaluator 也从每个 Sprint 后评分改成了全部开发完再做一轮 QA。

Anthropic 认为 harness 应该为减法而设计。每个组件都应该能被安全移除，而不是越堆越厚。权限分类器也是同一思路，模型能力到了之后，很多需要人类确认的操作可以自动放行（所以后来新增了 Auto 权限模式）。

Claude Code 怎么面对模型进步

Hermes Agent 的思路不太一样。它认为有些东西不会因为模型变强而过期：五层记忆系统、技能文件沉淀、跨会话搜索、用户建模。模型再强，也需要知道“上次这个用户让我做过什么”和“这类任务我之前是怎么解决的”。

Hermes 甚至有一个单独的 hermes-agent-self-evolution 仓库，用 DSPy 和 GEPA 来做自动化的技能优化。具体做法是：跑一组评估任务，比较优化前后的技能文件在完成效率和准确率上的差异，自动选择更好的版本。目前实现了 Phase 1 的技能文件优化，Phase 2 计划覆盖工具描述和系统提示词。说实话，这个想法挺有意思的，相当于给 Agent 加了一个慢速但持续的自然选择过程。虽然模型会趋同，但谁能把每次任务变成下一次的能力，谁就有了复利。

Hermes Agent 怎么面对模型进步

OpenClaw 的基础设施层几乎不受模型进步的影响。Gateway 不会因为 Claude 变强就不需要了。多入口路由不会过期，设备节点不会过期，会话隔离不会过期，权限分层不会过期。

模型会越来越强，但连接现实世界的管道不会自动出现。你还是需要一个东西来管理“谁能在什么时候通过什么入口让 Agent 做什么事”，模型再强也替代不了这一层。

OpenClaw 怎么面对模型进步

三种方向，对应三种对“模型进步会淘汰什么”的判断。OpenClaw 认为基础设施不会过期，所以建管道。Hermes 认为经验积累不会过期，所以做加法。Claude Code 认为大部分脚手架会过期，所以做减法。

写在最后

有意思的是，三条路正在往一个方向收敛。Claude Code 加了 auto memory 和 channels，Hermes 加了 Gateway 和多平台适配，OpenClaw 在做 Context Engine 可插拔化。起点不同，但目的地越来越像：一个有记忆、有技能、有入口、有权限、有持久状态的个人 AI 系统。

现在看每个项目都是不同的路，再过半年或者一年很可能就是同一个产品的三个发展阶段了。所以，在选择使用哪些 Agent 时，与其问哪个更好，不如问自己更缺什么：缺入口和连接，看 OpenClaw；缺经验沉淀，看 Hermes；什么都不缺只想让模型充分发挥，Claude Code 就够了。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

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