architecture-overview

harness9 架构概览

核心设计原则

原则	说明
简洁	最小化抽象层，极少的直接依赖
完备	覆盖 Agent 运行所需的全部核心模块
生产可用	错误恢复、超时控制、路径沙箱、并发安全

标准 ReAct 循环

Turn N:
  LLM(messages + tools) → 推理 + 工具调用决策
  → 并发执行所有工具调用 → Observation 注入 context
  → Turn N+1

自然终止：模型不再发起工具调用 → 输出最终回复

三重终止保障：

1. 自然终止：len(responseMsg.ToolCalls) == 0
2. MaxTurns：默认 50，可通过 WithMaxTurns 配置
3. Context 取消：外部 cancel() 或超时

模块依赖关系

cmd/harness9 (入口)
    ├── internal/context (System Prompt 组装)
    │       └── internal/skills (Skills 解析 + 索引)
    ├── internal/engine (ReAct 主循环)
    │       ├── internal/provider (LLM 调用)
    │       ├── internal/tools (工具注册 + 执行)
    │       └── internal/schema (数据类型)
    └── internal/env (配置加载)

关键设计决策：接口定义在使用者侧

• tools.Registry 接口定义在 tools 包，engine 包依赖它
• engine.PromptBuilder 接口定义在 engine 包，context 包实现它
• skills.UseSkillTool 通过 Go 结构类型满足 tools.BaseTool 接口，不需要 import tools 包（避免循环依赖）

关键数据流

TUI 模式

用户输入 → RunTUI → eng.RunStream(ctx, prompt)
    → engine.Event stream → 逐 token 追加到对话视图
    → ToolCalls → Spinner 动画 + 耗时计数
    → EventDone → 最终回复渲染到屏幕

CLI 模式（管道 / CI）

用户输入 → RunCLI → eng.Run(ctx, prompt)
    → runLoop → LLM Generate
    → ToolCalls → 并发执行 → ToolResults → 继续循环
    → 最终回复打印到 stdout

System Prompt 组装

DefaultPromptBuilder.Build() 按顺序组装：

1. 基础 Prompt：角色定义 + workDir
2. AGENTS.md：项目级规范（文件不存在时跳过）
3. Skills 索引：- name: description 列表（为空时跳过）

完整内容示例：

You are harness9, an expert coding assistant...

## Project Guidelines (AGENTS.md)
{AGENTS.md 全文}

## Available Skills
Use the `use_skill` tool to load full content of any skill when needed.
- go-coding-standards: Use when writing or reviewing Go code...
- debugging-guide: Use when debugging Go errors...

Provider 抽象

type LLMProvider interface {
    Generate(ctx, messages, tools) (Message, error)
    GenerateStream(ctx, messages, tools) (<-chan StreamChunk, error)
}

当前实现：

• OpenAIProvider：兼容所有 OpenAI Chat Completions API（包括 OpenRouter、Azure）
• AnthropicProvider：Anthropic Messages API