docs/zh-CN/skills/autonomous-agent-harness
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自主代理框架
仅使用原生功能和 MCP 服务器,将 Claude Code 转变为持久化、自我导向的代理系统。
同意与安全边界
自主操作必须由用户明确请求并划定范围。除非用户已批准该能力以及当前设置的目标工作空间,否则不得创建计划、调度远程代理、写入持久化内存、使用计算机控制、发布外部内容、修改第三方资源或处理私人通信。
在启用定期或事件驱动操作之前,优先使用预演计划和本地队列文件。将凭据、私有工作空间导出、个人数据集和账户特定自动化排除在可复用的 ECC 工件之外。
何时激活
- 用户需要一个持续运行或按计划运行的代理
- 设置定期触发的自动化工作流
- 构建一个跨会话记住上下文的个人 AI 助手
- 用户说“每天运行这个”、“定期检查这个”、“持续监控”
- 希望复制 Hermes、AutoGPT 或类似自主代理框架的功能
- 需要计算机使用与计划执行相结合
架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Claude Code 运行时 │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 定时任务 │ │ 远程调度 │ │ 记忆存储 │ │ 计算机使用 │ │
│ │ 调度器 │ │ 代理 │ │ │ │ │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ECC 技能 + 代理层 │ │
│ │ │ │
│ │ skills/ agents/ commands/ hooks/ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MCP 服务器层 │ │
│ │ │ │
│ │ memory github exa supabase browser-use │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心组件
1. 持久化内存
使用 Claude Code 的内置内存系统,并通过 MCP 内存服务器增强以处理结构化数据。
内置内存(~/.claude/projects/*/memory/):
- 用户偏好、反馈、项目上下文
- 存储为带有前置元数据的 Markdown 文件
- 在会话启动时自动加载
MCP 内存服务器(结构化知识图谱):
- 实体、关系、观察
- 可查询的图结构
- 跨会话持久化
内存模式:
# 短期:当前会话上下文
使用 TodoWrite 进行会话内任务追踪
# 中期:项目记忆文件
写入 ~/.claude/projects/*/memory/ 以实现跨会话回忆
# 长期:MCP 知识图谱
使用 mcp__memory__create_entities 创建永久结构化数据
使用 mcp__memory__create_relations 进行关系映射
使用 mcp__memory__add_observations 添加关于已知实体的新事实
2. 计划操作(定时任务)
使用 Claude Code 的计划任务创建定期代理操作。
设置定时任务:
# Via MCP tool
mcp__scheduled-tasks__create_scheduled_task({
name: "daily-pr-review",
schedule: "0 9 * * 1-5", # 工作日上午9点
prompt: "Review all open PRs in affaan-m/everything-claude-code. For each: check CI status, review changes, flag issues. Post summary to memory.",
project_dir: "/path/to/repo"
})
# Via claude -p (程序化模式)
echo "Review open PRs and summarize" | claude -p --project /path/to/repo
有用的定时任务模式:
| 模式 | 计划 | 用例 |
|---|---|---|
| 每日站会 | 0 9 * * 1-5 | 审查 PR、问题、部署状态 |
| 每周回顾 | 0 10 * * 1 | 代码质量指标、测试覆盖率 |
| 每小时监控 | 0 * * * * | 生产健康、错误率检查 |
| 夜间构建 | 0 2 * * * | 运行完整测试套件、安全扫描 |
| 会前准备 | */30 * * * * | 为即将到来的会议准备上下文 |
3. 调度 / 远程代理
远程触发 Claude Code 代理以进行事件驱动的工作流。
调度模式:
# Trigger from CI/CD
curl -X POST "https://api.anthropic.com/dispatch" \
-H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_API_KEY" \
-d '{"prompt": "Build failed on main. Diagnose and fix.", "project": "/repo"}'
# Trigger from webhook
# GitHub webhook → dispatch → Claude agent → fix → PR
# Trigger from another agent
claude -p "Analyze the output of the security scan and create issues for findings"
4. 计算机使用
利用 Claude 的计算机使用 MCP 进行物理世界交互。
能力:
- 浏览器自动化(导航、点击、填写表单、截图)
- 桌面控制(打开应用、输入、鼠标控制)
- 超越 CLI 的文件系统操作
在框架内的用例:
- Web UI 的自动化测试
- 表单填写和数据录入
- 基于截图的监控
- 多应用工作流
5. 任务队列
管理一个跨会话边界的持久化任务队列。
实现:
# 通过记忆实现任务持久化
将任务队列写入 ~/.claude/projects/*/memory/task-queue.md
# 任务格式
---
name: task-queue
type: project
description: 用于自主操作的持久化任务队列
---
## 活跃任务
- [ ] PR #123: 审查并在CI通过后批准
- [ ] 监控部署:每30分钟检查一次 /health,持续2小时
- [ ] 调研:在AI工具领域寻找5个潜在客户
## 已完成
- [x] 每日站会:审查了3个PR,2个问题
替换 Hermes
| Hermes 组件 | ECC 等效组件 | 如何实现 |
|---|---|---|
| 网关/路由器 | Claude Code 调度 + 定时任务 | 计划任务触发代理会话 |
| 内存系统 | Claude 内存 + MCP 内存服务器 | 内置持久化 + 知识图谱 |
| 工具注册表 | MCP 服务器 | 动态加载的工具提供者 |
| 编排 | ECC 技能 + 代理 | 技能定义指导代理行为 |
| 计算机使用 | 计算机使用 MCP | 原生浏览器和桌面控制 |
| 上下文管理器 | 会话管理 + 内存 | ECC 2.0 会话生命周期 |
| 任务队列 | 内存持久化任务列表 | TodoWrite + 内存文件 |
设置指南
步骤 1:配置 MCP 服务器
确保这些在 ~/.claude.json 中:
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/memory-mcp-server"]
},
"scheduled-tasks": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/scheduled-tasks-mcp-server"]
},
"computer-use": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/computer-use-mcp-server"]
}
}
}
步骤 2:创建基础定时任务
# Daily morning briefing
claude -p "Create a scheduled task: every weekday at 9am, review my GitHub notifications, open PRs, and calendar. Write a morning briefing to memory."
# Continuous learning
claude -p "Create a scheduled task: every Sunday at 8pm, extract patterns from this week's sessions and update the learned skills."
步骤 3:初始化内存图谱
# Bootstrap your identity and context
claude -p "Create memory entities for: me (user profile), my projects, my key contacts. Add observations about current priorities."
步骤 4:启用计算机使用(可选)
授予计算机使用 MCP 浏览器和桌面控制所需的权限。
示例工作流
自主 PR 审查员
Cron: 工作时间内每30分钟执行一次
1. 检查关注仓库的新PR
2. 对每个新PR:
- 在本地拉取分支
- 运行测试
- 使用代码审查代理审查变更
- 通过GitHub MCP发布审查评论
3. 更新审查状态到记忆库
个人研究代理
Cron: 每天上午6点执行
1. 检查内存中保存的搜索查询
2. 对每个查询运行Exa搜索
3. 总结新发现
4. 与昨日结果进行对比
5. 将摘要写入内存
6. 标记高优先级项目供晨间审阅
会议准备代理
触发条件:每个日历事件前30分钟
1. 读取日历事件详情
2. 搜索记忆中关于参会者的背景信息
3. 提取与参会者近期的邮件/Slack讨论记录
4. 准备谈话要点和议程建议
5. 将准备文档写入记忆
约束
- 定时任务在隔离的会话中运行——除非通过内存,否则它们不与交互式会话共享上下文。
- 计算机使用需要明确的权限授予。不要假设可以访问。
- 远程调度可能有速率限制。设计定时任务时使用适当的间隔。
- 内存文件应保持简洁。归档旧数据,而不是让文件无限增长。
- 始终验证计划任务是否成功完成。在定时任务提示中添加错误处理。
