AMAP-ML/LongHorizon-Harness

The long-horizon computer-use harness. Run AI agents across desktop apps and the CLI for extended periods while preserving task state and making reliable progress on complex workflows. Features fresh-context execution, durable verified state, independent auditing, recoverable progress, and native Claude Code / Codex / OpenClaw integration.

LongHorizon‑Harness – 面向计算机使用代理的循环工程

它是什么

  • 一个基于 Python 的框架,用 循环 包装现有的 LLM 驱动代理(Claude Code、Codex、OpenCode、DeepSeek Harness),使它们能够在真实的桌面应用程序和终端上运行数小时。
  • 该循环由每轮执行的三个角色组成:
    1. Manager – 重新组合目标、已验证的进度和任何失败证据,并规划下一个有界步骤。
    2. Executor – 在新上下文中运行该步骤(GUI 点击/输入或 CLI 命令)。
    3. Auditor – 独立检查文件系统、UI、日志或测试,以验证步骤是否实际成功。
  • 只有验证过的结果才会成为持久任务状态的一部分;失败会作为下一轮的证据被记录。

为什么重要

  • 现有的代码生成代理擅长单轮提示,但在长时间、多步骤的计算机使用任务上会崩溃。LongHorizon‑Harness 提供了缺失的执行、验证和恢复机制,使代理能够完成跨多个应用程序的复杂工作流。
  • 它 无需重新训练 任何模型即可工作 – 您只需将 harness 指向您已经在使用的代理即可。

主要特性

  • 一键安装(uv tool install lh-harness 或 pip install lh-harness)。
  • 多后端支持 – Claude Code、Codex CLI、OpenCode、DeepSeek Harness 或任何自定义的 AgentAdapter。
  • GUI + CLI 覆盖 – 可以在单个任务下点击、输入、滚动、编辑文档、运行终端命令、安装包等。
  • 仪表板 – 一个 React/FastAPI Web 工作台(lh-harness web),用于启动运行、批准请求、发送运行中指令和检查日志。
  • 插件系统 – 安装一个计算机使用插件(codex-computer-use、open-computer-use、clawdcursor),为代理提供操作系统级控制。
  • 稳健恢复 – 失败轮次的证据会反馈到下一步规划中;运行可以暂停、恢复或通过后续查询继续。
  • 角色级配置 – Manager、Executor、Auditor 每个都可以使用不同的模型或后端。
  • 诊断 – lh-harness doctor 检查环境(Python、代理二进制文件、Node.js、权限)。

基准测试与结果

基准测试 指标 基线(Claude Code) LongHorizon‑Harness 提升
WeaveBench(114 个任务) 通过率 51.8% 80.7% +28.9%
WeaveBench 总体得分 0.702 0.835 +0.133
OSWorld 2.0(108 个任务) 二元成功 2.8% 8.3% 3×
OSWorld 2.0 部分成功 21.5% 35.2% +13.7%
Terminal‑Bench 2.1 成功率 69.7% 77.2% +7.5%
所有实验均使用 Qwen 3.7‑Plus 作为底层模型,Claude Code 作为执行后端。

典型工作流

  1. 安装 harness 和一个计算机使用插件。
  2. 在您的项目中运行 lh-harness init 以创建 config.toml。
  3. 启动运行 – 通过 Web UI(lh-harness web --workspace-root .)或直接从 CLI:
    TASK="Inspect the current directory and summarize its files."
    lh-harness run --task "$TASK" --agent codex
    
  4. harness 将重复:
    • 规划下一步,
    • 在所选环境中执行,
    • 验证结果,
    • 检查点进度或记录失败证据。
  5. 当达到目标时,会打印一个通俗易懂的最终答案,并在 ./.lh-harness/runs/<run‑id>/ 下保存一个 JSON 报告。

安装快照

# 推荐的隔离安装
uv tool install lh-harness   # 或:pip install lh-harness

# 安装计算机使用插件(例如 Claude Code)
lh-harness plugin install open-computer-use

# 初始化项目
cd /my/project
lh-harness init

支持的平台

  • 在 macOS 上开发和测试。Windows 支持目前需要 WSL2(缺少仅 POSIX 的原语)。
  • 需要 Python ≥ 3.10、Node.js ≥ 20(用于插件)以及所选代理二进制文件在 PATH 中。

许可证

  • MIT 许可证(参见 LICENSE)。

底线 – LongHorizon‑Harness 是一个实用的、开源的“循环工程”层,让您可以将任何基于 LLM 的代码/助手代理转变为可靠、长期运行的计算机使用系统,能够处理真实的 GUI 和 CLI 工作流。

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