autonomous-agent-harness

自主代理框架

仅使用原生功能和 MCP 服务器，将 Claude Code 转变为一个持久、自我指导的代理系统。

同意与安全边界

自主操作必须由用户明确请求并限定范围。除非用户已批准该能力以及当前设置的目标工作空间，否则不要创建计划、调度远程代理、写入持久记忆、使用计算机控制、发布外部内容、修改第三方资源或对私人通信采取行动。

在启用重复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、个人数据集和特定账户的自动化内容排除在可重用的 ECC 工件之外。

何时激活

• 用户希望代理持续运行或按计划运行
• 设置定期触发的自动化工作流
• 构建跨会话记忆上下文的个人 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
• 需要将计算机使用与定时执行结合

架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Claude Code 运行时                        │
│                                                              │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │  Crons   │  │ Dispatch │  │ 记忆     │  │ 计算机使用  │ │
│  │ 计划任务  │  │ 远程代理  │  │ 存储     │  │             │ │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └──────┬──────┘ │
│       │              │             │                │        │
│       ▼              ▼             ▼                ▼        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              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. 持久记忆

使用 Claude Code 内置的记忆系统，并通过 MCP 记忆服务器增强结构化数据。

内置记忆 (~/.claude/projects/*/memory/)：

• 用户偏好、反馈、项目上下文
• 存储为带有 frontmatter 的 Markdown 文件
• 在会话启动时自动加载

MCP 记忆服务器（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

记忆模式：

# 短期：当前会话上下文
使用 TodoWrite 进行会话内任务跟踪

# 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 创建关系映射
使用 mcp__memory__add_observations 添加关于已知实体的新事实

2. 定时操作（Crons）

使用 Claude Code 的计划任务创建重复的代理操作。

设置 cron：

# 通过 MCP 工具
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"
})

# 通过 claude -p（程序模式）
echo "Review open PRs and summarize" | claude -p --project /path/to/repo

有用的 cron 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
会议前准备	*/30 * * * *	为即将到来的会议准备上下文

3. Dispatch / 远程代理

远程触发 Claude Code 代理以实现事件驱动的工作流。

Dispatch 模式：

# 从 CI/CD 触发
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"}'

# 从 webhook 触发
# GitHub webhook → dispatch → Claude 代理 → 修复 → PR

# 从另一个代理触发
claude -p "Analyze the output of the security scan and create issues for findings"

4. 计算机使用

利用 Claude 的 computer-use 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

在框架中的用例：

• 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

管理一个持久任务队列，跨越会话边界。

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: 自主操作的持久任务队列
---

## 活动任务
- [ ] PR #123: 如果 CI 通过则审查并批准
- [ ] 监控部署：每 30 分钟检查 /health，持续 2 小时
- [ ] 研究：在 AI 工具领域找到 5 个潜在客户

## 已完成
- [x] 每日站会：审查了 3 个 PR，2 个问题

替代 Hermes

Hermes 组件	ECC 等效组件	如何实现
网关/路由器	Claude Code dispatch + crons	计划任务触发代理会话
记忆系统	Claude 记忆 + MCP 记忆服务器	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	computer-use MCP	原生浏览器和桌面控制
上下文管理器	会话管理 + 记忆	ECC 2.0 会话生命周期
任务队列	记忆持久化的任务列表	TodoWrite + 记忆文件

设置指南

步骤 1：配置 MCP 服务器

确保以下内容在 ~/.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 Crons

# 每日晨间简报
claude -p "Create a scheduled task: every weekday at 9am, review my GitHub notifications, open PRs, and calendar. Write a morning briefing to memory."

# 持续学习
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：初始化记忆图谱

# 引导您的身份和上下文
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 computer-use MCP 必要的浏览器和桌面控制权限。

示例工作流

自主 PR 审查者

Cron：工作时间内每 30 分钟
1. 检查关注仓库的新 PR
2. 对于每个新 PR：
   - 在本地拉取分支
   - 运行测试
   - 使用代码审查代理审查更改
   - 通过 GitHub MCP 发布审查评论
3. 更新记忆中的审查状态

个人研究代理

Cron：每天上午 6 点
1. 检查记忆中保存的搜索查询
2. 对每个查询运行 Exa 搜索
3. 总结新发现
4. 与昨天的结果比较
5. 将摘要写入记忆
6. 标记高优先级项目供早晨审查

会议准备代理

触发：每个日历事件前 30 分钟
1. 读取日历事件详情
2. 在记忆中搜索与会者的上下文
3. 拉取与与会者最近的邮件/Slack 线程
4. 准备谈话要点和议程建议
5. 将准备文档写入记忆

约束

• Cron 任务在隔离的会话中运行——它们不共享交互式会话的上下文，除非通过记忆。
• 计算机使用需要明确的权限授予。不要假设可以访问。
• 远程 dispatch 可能有速率限制。设计 cron 时使用适当的间隔。
• 记忆文件应保持简洁。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 cron 提示中添加错误处理。