HarnessRouter 社区版
一套 API 统一接入 Codex、Claude Code、Hermes、DeepSeek Harness 等智能体运行器，在自有基础设施上自托管运行，免去为每个 harness 重复开发后端集成。
证据显示：容器先以 root 建立每会话用户再降权运行（README 明确警告勿加 --user）、仅发布 3000 端口且 Gateway/Runner 仅监听 loopback、默认口令要求立即更改并保持 loopback 绑定、secrets 存于 /data 卷、HR_SECRET_KEY 用于存储连接。扣分项：用户确认机制（agent 以用户凭证执行 bash/git/文件操作，但文档中未见任务级审批门）、依赖安全（harness CLI 在首次启动时在线安装，未见清单、固定版本或 SBOM， SECURITY.md 明确将其排除在范围之外），故 least_privilege 与 sensitive_data_handling 得 2 而非 3，user_confirmation 与 dependency_security 仅得 1。回滚/恢复（cancellation、recovery、可恢复会话、命名卷持久化）有文档支撑但未展示实现，得 2。许可证与上游归属（Apache-2.0 全文、上游 CLI 许可声明）完整，得 3。
证据显示：文档与测试代码内部一致（conftest 中 HR_* 环境变量与 README 的 HR_AUTH_USER/HR_SECRET_KEY 命名体系一致），模型 slug 映射有专门测试覆盖；失败路径有契约级描述（structured errors、CLI 退出码 1、hub-cleanup 脚本对非 rc 标签拒绝删除）。扣分项：均为静态文档与契约描述，无错误消息实例展示；harness CLI 依赖在运行时从上游拉取，可用性取决于外部，故各项止步于 2。
证据显示：受众与场景界定清晰（自托管用户、产品开发者、starter kits 覆盖幻灯片/表格/仪表盘/视频，并注明各 kit 的前置条件与额外成本）；能力边界有 SECURITY.md 的范围划分与“目录由运行实例显示”的声明。扣分项：触发精度不适用且无细粒度文档（1）；环境适配仅覆盖 Docker 一条路径，裸机/Compose 细节在未提供的外链中（2）。
证据显示：信息架构极佳（README→setup 指南→协议规范/schema/一致性套件/治理分层清楚）；安装说明详细（端口冲突、4GB 磁盘、首启等待、默认凭证表）；已知限制诚实（无试用密钥、视频按片段计费、首启较慢、样本行设置需人工复核）。扣分项：仅见间接版本线索（0.15.7、workflow 注释中的日期），仓库内无 CHANGELOG 或版本策略文件，versioning_changelog 仅得 1；examples 偏少且无 FAQ（2）；维护责任有 SECURITY.md 响应时限与 bot 工作流佐证但无 MAINTAINERS/发布节奏文件（2）。
证据显示：N×M 收敛为统一 API 的边际价值明确且差异化（统一 Tasks/Runs/Sessions/Files/Artifact/Trace 契约 + OpenAI Responses 兼容层）；输出可用性由流式、artifacts、结构化错误契约支撑。扣分项：成本收益声称（“90%+ 节省”“99.8%”）仅为外部链接的营销式引用，本仓库内无法核实，且首启需下载多个 CLI、运行成本转嫁给所配置的 provider，故 cost_benefit 得 2。
证据显示：claim_traceability 有机制支撑——conformance-remeasure 工作流会用实测结果替换 README 中的记录块，且失败不开 PR，防止数字失真，这在同类仓库中少见；hub-cleanup 注释记录了 403 排障历史。扣分项：benchmark 数字、UHP 规范、外部站点均无法在本仓库内交叉证实，cross_source_corroboration 仅 1；README 含营销措辞（“世界首个”“世界最佳”）但主体事实与推断区分尚可（2）。
- 默认凭证 harnessrouter/harnessrouter 在首次登录前必须保持 loopback 绑定并立即改密；公开暴露未改密实例等于交出执行权限。
- agent harness 以你所配置的 provider 密钥执行 bash、git 和文件系统操作，SECURITY.md 明确要求将实例视为“能以你的凭证运行代码”；谨慎授予密钥并限制网络与文件访问。
- harness CLI 在首次启动时从上游在线安装，其许可证与安全责任在上游，本仓库不做审计；静态审查未能核实这些二进制来源。
- 容器初始以 root 运行以建立每会话用户，随后降权；勿用 --user 破坏该机制，但应审查镜像以确认降权确实发生。
- 仓库内无 CHANGELOG，版本信息只能从注释与外链推断；升级前请阅读 setup 指南并固定镜像版本。
- 本次为静态审查（confidence: low），未执行任何运行、一致性套件或基准测试；README 中的性能与成本数字均未经本次评估验证。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
HarnessRouter 社区版是统一智能体 harness 的首个统一接口，以 Apache-2.0 许可自托管。它实现了开放标准 Unified Harness Protocol（UHP），通过一个兼容 OpenAI Responses 的 API 运行 Codex、Claude Code、Hermes、PI、DeepSeek Harness 等受支持的 harness。部署形态是单个 Docker 容器，内含 Console（:3000）、Gateway（:8080）和 Runner（:8081）三个组件，Runner 为每个会话启动独立的 harness CLI 进程。平台负责任务与运行、会话、流式输出、文件与产物、取消与恢复、结构化错误和追踪等完整生命周期契约。模型供应商密钥、数据库、文件和工作区全部保存在用户自己的基础设施中，数据卷为 /data。仓库还包含 UHP 规范、OpenAPI/JSON Schema 和一致性测试套件。适合希望在自有环境接入多家 harness 而不想为每个 harness 单独开发后端的团队。
通过 docker run 启动后，首次启动自动安装启用的 harness CLI，日志显示 ready on :3000 即可使用。Console 是 UI 与 API 的唯一入口，通过同源代理转发到 Gateway，Gateway 实现 Responses API 和 harness 生命周期管理，Runner 在容器内环回端口上为每个会话运行一个 agent CLI 进程。用户在 Console 的 Integrations 中添加模型供应商 API key 后，即可在 Agent harnesses 页面新建任务，进度实时流式写入任务，文件、产物、错误和最终结果都附加在会话上。也可直接调用 API：先 POST /api/selfhost/login 获取会话 cookie，再向 /api/harness/v1/responses 发送请求，通过 metadata.harness_id（如 "codex"）指定 harness，设置 "stream": true 可接收服务器推送事件。仓库还提供 UHP 规范（protocol/versions/）、机器可读 schema（protocol/schema/）和一致性测试套件（protocol/conformance/）。
- 产品团队想把 Codex 或 Claude Code 等编码 agent 嵌入自己的产品，但不想为每个 harness 写独立后端集成。
- 工程团队需要在自托管环境中统一管理多个 harness 的任务、会话、流式输出和产物，并保持密钥和数据在自己控制之下。
- 开发者想通过一致性测试套件验证自己的 harness 实现是否符合 UHP 开放标准。
- 团队希望用一套 API 切换不同 harness × 模型组合以比较成本与延迟（README 提及部分任务成本节省超过 90%）。
- 用户想用 Hermes 等 harness 处理文档类工作流，如审阅 NDA 并生成红线稿、干净副本和谈判备忘录。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 统一接口：产品只需对接一套 Task/Run/Session/File/Artifact/Error/Trace 契约，新增或切换 harness 无需改动后端。
- API 兼容 OpenAI Responses 格式，已有相关生态的客户端代码可较容易对接。
- 完整生命周期支持：会话、SSE 流式输出、文件与产物、取消与恢复、结构化错误和追踪内建于平台。
- 提供 UHP 规范、OpenAPI/JSON Schema 和一致性测试套件，标准公开且可验证。
- 附赠四个入门套件（Slides、Sheets、Dashboards、Videos），演示超越编码的场景。
- 必须自行提供模型供应商 API key，无内置模型或试用 key，未连接供应商前无法运行任何任务。
- 依赖 Docker 且约需 4 GB 磁盘空间；harness CLI 在首次启动时在线安装，依赖网络。
- 默认凭据为 harnessrouter/harnessrouter，须保持 loopback 绑定并及时改密码，暴露公网存在安全责任。
- harness CLI 本身遵循各自的上游许可证，且运行真实 shell 和文件系统，需要自行评估隔离与安全。
- 成本与延迟因任务和 harness × 模型组合差异巨大（README 基准中为 0.47–223 credits，1m25s–4m36s），需自行跑基准验证。
如何安装或部署这个 Agent？
需要 Docker、约 4 GB 磁盘空间和一个受支持模型供应商的 API key，社区版无需 HarnessRouter 账号。启动命令：docker run -d --name harnessrouter -p 127.0.0.1:3000:3000 -v harnessrouter:/data harnessrouter/harnessrouter。若端口 3000 被占用可改用 -p 127.0.0.1:3100:3000。保持 loopback 绑定，不要加 --user（容器先以 root 建立每会话用户，再以非特权运行）。版本固定、Docker Compose 和脚本化部署见 docs/self-hosting-guide.md。
如何使用这个 Agent？
首次启动较慢，运行 docker logs -f harnessrouter 等待出现 [harnessrouter] ready on :3000。打开 http://localhost:3000，用初始凭据用户名 harnessrouter、密码 harnessrouter 登录（若设置了 HR_AUTH_USER/HR_AUTH_PASSWORD 则用之），并立即在 Profile 中修改密码。在 Integrations 添加模型供应商及其 API key（无内置模型或试用 key，未连接供应商前无法运行任务）。在 Agent harnesses 选择 harness 并新建任务，指定模型和具体指令。API 调用示例：curl -s -c hr.cookies http://localhost:3000/api/selfhost/login -H 'content-type: application/' -d '{"username":"harnessrouter","password":"<your-password>"}'，然后 curl -s -b hr.cookies http://localhost:3000/api/harness/v1/responses -H 'content-type: application/' -d '{"input":"Reply with exactly: it works.","metadata":{"harness_id":"codex"},"model":"gpt-5.4-mini","stream":false}'。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
仓库将社区版与 HarnessRouter Cloud 对比为同一 UHP 契约的两种实现：社区版自托管、数据完全自控，Cloud 提供托管规模；此外它以 UHP 参考实现的身份对标各 harness 的专有独立接口（为每个 harness 单独建后端）。
常见问题
使用它需要付费或注册账号吗？
我的数据安全吗？
支持哪些 harness？
如何通过 API 调用？
/api/selfhost/login 获取会话 cookie，再向 /api/harness/v1/responses 发送 OpenAI Responses 兼容请求，用 metadata.harness_id 指定 harness，"stream": true 获得 SSE 流。