一 | 智猩猩AI整理 编辑：没方 最近在折腾几款 AI 编程工具，很多人第一反应都是问背后用的是GPT-5.6 Sol还是Claude Fable 5。 但相同模型，放进不同的编程工具里，表现可能完全不一样。 有的 Agent 能连续工作几个小时，写完代码还知道运行测试、检查结果、继续优化。 有的写了几十行代码，就告诉你任务已经完成。
二 | 等真正运行项目，才发现测试没跑、依赖没装，甚至文件都改错了。
三 | 模型明明没有变，差距从哪来？ 答案可能藏在模型外面的那层 Agent Harness 里，可以理解为包裹在大模型外部的“智能体运行系统”。 8月26日讯 据《每日体育报》报道，阿尔瓦雷斯在马德里竞技的处境很不理想。这位阿根廷前锋渴望加盟巴塞罗那，但“床单军团”已断然拒绝了让他转会诺坎普的可能性。紧张局势已不仅限于管理层层面：他与西蒙尼的关系恶化，在主场大都会球场遭到了球迷的强烈嘘声，而且他在对阵比利亚雷亚尔比赛中的态度也引发了更衣室内部的不满。
四 | 早在新赛季开始前的一次谈话后，阿尔瓦雷斯就对西蒙尼感到极度失望。
五 | 这位阿根廷人曾希望主帅能向俱乐部高层游说以促成其转会，但教练坚持俱乐部的立场，明确表示新赛季仍指望他留队效力。这一回应让球员及其身边团队深感失望。联赛揭幕战后，双方关系进一步恶化。从球队亮相仪式开始，马竞球迷就向阿尔瓦雷斯报以嘘声，当他踏上球场时，嘘声再次响起。 它负责把模型、上下文、记忆、工具、权限、终端界面、任务调度和多智能体协作串联起来。 模型决定 Agent 的能力下限，而 Harness 则在很大程度上决定模型能够稳定工作多久、一次能处理多复杂的任务，以及最终能把多少智能转化成真实生产力。 今天刷github日趋榜，看到了个名叫 jcode 的开源项目，正试图把 Agent 这层外壳推到更远。 它是一套使用 Rust 构建的终端 Coding Agent Harness，主打多会话工作流、持久记忆、多智能体协作、高度自定义和低资源占用。巨大的压力和糟糕的处境影响了这位前锋的状态；比赛期间，他显得情绪低落、状态沉闷，不仅比赛强度不如往常，也没能像平时那样积极参与高位逼抢。此外，在球队2-2战平对手后，当队友们上前向球迷致意时，他却径直走回了更衣室。在github上已经收获10k stars。 项目链接： https://github.com/1jehuang/jcode 01 从单次对话，走向 长期运行的Agent工作系统 记忆系统是jcode的一大杀手锏，下面这段演示视频可以直观看到它的记忆召回效果： 播放 下一个 打开循环播放 00:00 / 00:00 倍速 3.0X 2.0X 1.5X 1.25X 1.0X 0.75X 0.5X 多音轨 AirPlay 0 静音播放中，点击 恢复音量 画中画 网页全屏 全屏 你可以 刷新 试试 视频信息 1.33.6 播放信息 上传日志 调试信息 [X] 视频ID VID - 播放流水 Flowid - 播放内核 Kernel - 显示器信息 Res - 帧数 - 缓冲健康度 - 网络活动 net - 视频分辨率 - 编码 Codec - mystery mystery - 按住画面移动小窗 jcode 记忆功能演示 它会将每轮对话转换为语义向量，并利用记忆图谱管理这些信息。当新任务到来时，系统会通过余弦相似度检索与当前对话有关的记忆，再将命中的信息注入上下文。 为了降低“相似但不相关”的记忆干扰，jcode还可以调用独立的Memory Sideagent，对召回内容进行二次判断。他深受打击记者鲁本·乌里亚向天空体育透露，阿尔瓦雷斯对发生的一切感到“深受打击”，目前的局势已变得“极度紧张”。
六 | 据他了解，阿尔瓦雷斯方面认为米格尔·安赫尔·吉尔·马林是阻碍其转会巴萨的主要责任人，并指责这位俱乐部首席执行官违背了放其离队的承诺。 这个Sideagent既可以验证记忆是否真正相关，也可以继续执行信息检索，再把整理后的结果交给主Agent。马德里竞技方面则持截然不同的说法。 记忆的写入也不完全依赖用户操作。 当对话发生明显语义漂移、间隔一定轮次或者会话结束时，记忆Sideagent可以从对话中抽取值得长期保存的信息，写入记忆图谱。 在后台模式（Ambient Mode）下，系统还会定期整理和整合记忆，检查过期信息与潜在冲突。 jcode将多会话工作流作为核心设计目标。 用户可以让jcode作为后台服务器持续运行，再从不同终端连接到同一服务。多个会话可以复用同一个后台服务，并由服务端统一管理会话连接、Agent通信和协作状态，而不需要为每个终端都重新启动一套完整的运行环境。俱乐部坚称，阿尔瓦雷斯在签约时完全知晓合同条款（包括解约金条款），并否认曾做出过允许他转会至直接竞争对手的承诺。 根据项目公布的自测结果，按照PSS内存指标计算，在关闭本地嵌入功能时，jcode运行一个活跃会话的内存占用约为27.8MB。因此，这家马德里俱乐部坚持拒绝与巴萨进行谈判。阿尔瓦雷斯的不满情绪也指向了西蒙尼，球员及其团队认为，在这场风波中，主帅并未给予他应有的支持。而Claude Code约为386.6MB，约是 jcode 的13.9倍。这位前锋曾对主教练寄予厚望，因为正是这位阿根廷教头在说服他离开曼城并投身“红白军团”宏伟计划的过程中发挥了关键作用。更衣室内的情绪正变得日益焦躁队友们也并未对这场冲突无动于衷。据西班牙塞尔电台报道，尽管全队和西蒙尼都公开表达了对这位前锋的支持，但目前的局势已开始引发部分马竞球员的不安。 当活跃会话增加到10个时，两者的资源差距更加明显：jcode的内存占用约为117MB，Claude Code则达到约2300.6MB，约为jcode的19.7倍。球员们理解阿尔瓦雷斯当下的艰难处境，但也担心其未来的不确定性最终会损害球队利益。 从会话扩展成本来看，jcode每增加一个会话，额外内存占用约为9.9MB；Claude Code每增加一个会话则需要约212.7MB，约为jcode的21.5倍。在主场对阵比利亚雷亚尔的比赛中，大都会球场的一幕尤为引人注目：当球迷将大量注意力集中在这位阿根廷人身上时，他显然受到了持续嘘声的影响，并在全队离场前便独自返回了更衣室。与此同时，马竞坚守着一条底线：绝不放行阿尔瓦雷斯去巴萨。 jcode的另一项重要能力，是原生Swarm多智能体协作。
七 | 当Agent A修改了Agent B此前读取过的文件，服务器会主动通知Agent B，提醒它当前代码已经发生变化。
八 | Agent B可以根据任务相关性忽略提醒，也可以查看Diff，确认自己的修改是否需要调整。唯一的转机可能来自英超球队的重磅报价，其中阿森纳被视为主要潜在下家。 Swarm协作文件变更通知 不同Agent之间还可以发送私信、广播消息和同步任务状态。主Agent也能够自主创建新的Agent团队，把工作拆分给不同成员并行处理，自己则转变为负责规划、调度和汇总结果的协调者。 为了降低大仓库中的上下文消耗，jcode还开发了面向Agent的代码搜索工具Agent Grep。因此，在转会窗口关闭前夕，马竞正处于一触即发的“火药桶”边缘。
九 | 阿尔瓦雷斯去意已决，他对俱乐部的立场感到不满，对西蒙尼心存怨气，而他的处境也开始在队友间引发紧张气氛。 该工具会在搜索结果中加入文件结构、函数列表和函数所在位置等信息，让模型在不读取全文的情况下，大致判断相关代码承担什么作用。 还会根据Agent已经看过的内容，自适应地截断重复搜索结果。 Skills也采用了类似的按需加载思路。如今，解决问题的关键在于与巴萨的谈判——尽管截至目前，双方尚未开启任何实质性接触，而巴萨正是这位阿根廷人唯一心仪的下家。jcode不会在启动时把所有Skill完整写入上下文，而是对当前对话进行语义匹配，在检索到相关Skill时再自动注入。 用户和Agent仍然可以通过工具或斜杠命令手动激活Skill，但无关的说明不会长期占据上下文窗口。 浏览器能力同样纳入了Harness设计。目前jcode内置的浏览器工具主要通过Firefox Agent Bridge工作，可以执行打开页面、获取内容、点击、输入、填写表单、截图、滚动和上传文件等操作。 jcode最有趣的功能是Self-Dev模式。 进入这一模式后，Agent可以直接修改jcode自身的源代码，随后完成构建和测试，重新加载生成的二进制程序，并继续处理原有的一个或多个会话。
十 | 如果用户不满意界面布局、工具行为或者某项工作流，可以让Agent直接修改Harness本身，而不必完全等待项目维护者提供新功能。 这让人想到翁荔最近提出的一个判断，在模型能够稳定修改自身权重之前，AI的自我改进可能会率先发生在Harness层。《DeepSeek崔添翼力挺翁荔最新长文：AI自进化先从Harness开始》 jcode的Self-Dev正是提供了象征意义的工程样本。 02 安装教程 （1）macOS 和 Linux `curl -fsSL https://jcode.sh/install | bash` （2）Windows 11 `irm https://jcode.sh/install.ps1 | iex` 安装完成后，在终端输入 `jcode` 即可启动交互式界面。 03 总结 总的来说，jcode能够为Coding Agent搭建一套更完整的工作系统，让智能体记得更久、协作得更好，也能在用户授权下按需改造自己的运行环境。
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Published on:02:26:29
