作者:董戏董扁 来源:原创 时间:2026-08-26 阅读:802520 次

血战太平洋

10k Star!开源Coding Agent Harness仅用117MB运行10个会话,还能修改自身源码_我的网站

剑侠情缘

A |     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。

B |     

最近,男子马拉松"破2"的世界纪录,正式被国际田联认证生效!成绩为1小时59分30秒,由肯尼亚选手塞巴斯蒂安·萨维在2026年4月26日的伦敦马拉松上创造!同一场赛事中,阿塞法·蒂吉斯特跑出 2:15:41 纯女子比赛世界纪录也被认证。                   但相同模型,放进不同的编程工具里,表现可能完全不一样。更值得一提的是,本次获批的世界纪录,还有一项是中国选手的成绩。在今年钻石联赛厦门站的比赛中,严子怡以71.74米的标枪成绩,刷新了U20的世界纪录。                   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。"破2"到底什么概念?很多人不理解1:59:30意味着什么。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。

C |                    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”。                   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。

D | 换算一下,全程42.195公里,平均配速2分50秒/公里,全程时速超过21公里/小时,比很多人骑共享单车还快。                   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。

E |                              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。更恐怖的是后半程。萨维在30公里后不仅没掉速,反而越跑越快,35到40公里配速2分50秒,最后两公里提升到 2分40秒。2分40秒什么概念?相当于每100米只用16秒,萨维在最后阶段连续冲了22个100米。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。

F | 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。

G | 曾有运动生理学家断言:在没有外界非自然辅助的正式比赛中,人类想要"破2",大概要等到2075年。结果,萨维把这一天提前了整整49年

H |                    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。从"挑战"到"正赛"跑友都记得2019年那个刷爆全网的画面,基普乔格在维也纳普拉特公园冲过终点,计时器定格在 1:59:40。那一刻人类首次"破2",是一个特殊的挑战赛:41人轮换配速员、激光引导车定速、专属补给、专属设备。                   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。这个成绩世界田联拒绝了认证。                   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。所以那1:59:40,是"人类能做到"的证明,却不是"世界纪录"。真正把世界纪录往2小时推近的,是凯尔文·基普图姆。2023年芝加哥马拉松,他以 2:00:35 打破基普乔格保持的原世界纪录,将原纪录提升了34秒,成为史上首位在正式比赛中跑进2小时01分的选手。                   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。可惜天妒英才。2024年2月11日,基普图姆在肯尼亚因车祸遇难,年仅24岁。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。

I | 那个被认为"正式破2只是时间问题"的人,永远停在了2:00:35。如今,萨维在伦敦完成了他未竟的事业,把纪录一口气提升了65秒。                   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。首马破2的“老二”这场比赛的另一位主角,是第二名的科杰儿查。而Claude Code约为386.6MB,约是 jcode 的13.9倍。

J | 他曾经是半马世界纪录保持者(57分30秒),后来被乌干达选手雅各布·基普利莫在巴塞罗那半程马拉松中,以56分42秒再次刷新。                             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。                   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。                             jcode的另一项重要能力,是原生Swarm多智能体协作。

K |                    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。伦敦马拉松只是他的全马首秀。比赛中,当配速兔退场、萨维开始加速,全场只有科杰查跟得上。萨维不断变速试图甩开他,科杰儿查却游刃有余。在最后2公里科杰查虽稍微掉速,但也创造人类首马历史最好成绩。伦敦的“破2”,不是他的极限,而是他的起点。下一场比赛,科杰尔查已经确认参加2026年12月瓦伦西亚马拉松。我们期待他更好的成绩。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。                   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。

L | 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。                   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。

M | 女子纪录的刷新这次被认证的世界纪录,还有女子方面的成绩。伦敦马拉松赛场上阿塞法以 2:15:41 卫冕,将自己在2025年创下的纯女子马拉松世界纪录再次提升9秒。                   Skills也采用了类似的按需加载思路。

N | 纯女子比赛世界纪录,意味着比赛中没有男性配速员领跑,全凭女子选手自己带节奏。阿塞法用实力告诉世界:女子马拉松的天花板,远未到来。

o | 写在最后有跑友说:人家1:59:30,我慢跑六七分钟一公里,这和我有啥关系?在专业竞速圈子里,"极限"是一个会被不断改写的词。我们不用和专业运动员比速度,也不用刻意突破自己的极限,其实我们每一个跑友,尤其是新跑友每天都在超越昨天的自己。你以为跑不进6分配、跑不完半马、全马……但,坚持跑步多年后,这些的“以为”一直在被推翻。作为业余跑友,跑起来,就是进步!跑得越长久,收获就会越大!

。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。

p | 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。                   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。

q |                    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:15:39:31