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:
- 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。
- Executor – 在新上下文中运行该步骤(GUI 点击/输入或 CLI 命令)。
- 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
- 安装 harness 和一个计算机使用插件。
- 在您的项目中运行
lh-harness init以创建config.toml。 - 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 - 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。
- 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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