让 AI 帮你改代码并不难，难的是让它连续工作：记住上次做到哪，调用工具，遇到敏感操作先请示，还要在失败后继续推进。OpenHarness想补上这层“运行底座”。它是开源的 Agent Harness——包在大模型外面的运行骨架；模型负责判断，Harness负责把判断变成可执行的动作。
框架提供工具调用、技能、持久记忆、会话恢复、权限规则和多 Agent 协作。其中，技能是可复用的任务说明与操作流程；多 Agent 协作则要管理分工、上下文和任务生命周期。项目列出43种文件、Shell、搜索、Web及MCP工具，并支持并行执行、成本追踪和上下文压缩。基于它构建的个人 Agent ohmo可接入飞书、Slack、Telegram和Discord，在长会话中创建分支、写代码、跑测试并提交PR。
值得关注的不是又多了一个聊天入口，而是这些原本零散的能力被放进同一套可检查、可扩展的框架。项目还预告了 dry-run：不真正调用模型、工具或子 Agent，先检查认证、配置与权限风险。不过这项功能尚未发布，实际稳定性和使用体验仍待验证。