读完 DeepSeek Harness 源码，我给自己画了一张「最小 CLI Agent」施工图

引子：两个极端，和我想走的第三条路

想搞懂 Agent 到底怎么跑起来，网上给的路一般是两个极端。

一个是"30 行代码手写 Agent"，你照着抄完，它能跑，但你不知道它为什么能跑------没有日志、没有并发、没有权限，一旦模型行为怪一点，你就只能靠 print 猜。

另一个是直接读一个成熟框架。比如 DeepSeek Harness（下称 DSH）开源的这个：Cordis 插件内核、20 多个工具、会话日志、沙箱、子 agent、PTY、遥测......读完你会觉得"太强了"，然后更不敢自己写了。

我想要的是第三条：一条能自己解释清楚的最小 agent 循环。

复制代码

读输入 → 拼请求 → 流式收 → 装配 tool_call → 执行工具 → 结果进历史 → 再发一次

加上两件东西：一份事件日志 作为唯一真源，一道权限/沙箱作为闸门。就这些。

判断做没做成的标准也只有一条：任意一次对话，我都能从日志文件里重放出模型当时看到的每一个字节。

下面这份东西，是我通读 DSH 源码（MIT 协议，可以直接 clone）之后给自己列的施工图。所有"DSH 是怎么做的"，都逐条核对过源码并标了 path:line，行号基于我读的那次 master 快照，仅供参考。

1. 先划边界，这一步比写代码重要

1.1 要做的（MVP 必备）

单进程 REPL，流式输出，Ctrl-C 能取消当前这一轮
一个 OpenAI 兼容的模型适配层（换个 baseURL 就换 provider）
5 个工具：read / write / edit / bash / glob+grep
追加式 JSONL 会话日志 + 从日志推导模型历史 + --resume
三档权限模式 + 危险操作单次审批（fail-closed）
输出截断 / 单条工具结果裁剪 / token 估算

1.2 明确不做的（写进 README，防止自己手痒）

不做	为什么现在不做
多 provider 抽象层 / 路由表	一个 OpenAI 兼容 adapter 就够，抽象留到第二个 provider 真出现时
插件系统 / Cordis 式组合	我不需要"替换 agent loop"，我需要它先跑起来
会话自动压缩（compaction 摘要）	先靠「估算 + 硬截断 + 单条结果裁剪」顶住，M5 再说
MCP / skill / 子 agent / 工作流	全是乘数，没有主循环时毫无意义
TUI 框架 / 富文本渲染	ANSI 手写 20 行够了，别引入 textual / prompt_toolkit
向量记忆 / RAG	和"自用 CLI 助手"的日常任务无关
多轮失败自动反思 / 自我修复循环	先让单轮正确，再谈自动重试

1.3 一个反直觉的发现：最小 ≠ 安全

DSH 官方有个 sdk-minimal profile，是唯一不叠加 base 的完整树，只有 37 行。但它干了件很有意思的事：

它的 tool-fs 把 read/write/edit 全关掉 了（只留 readImage），文件操作用一个持久 bash 代劳；权限是 danger-full-access。

（packages/bundle/sdk-minimal/cordis.patch.yml:44-50, :73, :144）

也就是说，官方的"最小"是用安全性换来的------它砍到只剩一个 shell，然后在 shell 里裸奔。

这给了我第一个明确判断：别照抄。 我的版本应该是"工具多两个、权限多一道"，代价大约是 150 行代码。

2. 七个决策，以及它们的反悔成本

做小项目最怕的不是选错，是选了一个三周后改不动的选项。所以每个决策我都标了"反悔成本"。

#	决策点	我的选择	理由	反悔成本
D1	语言	Python 3.11+，零第三方依赖	现有工具链是 Python；`urllib` + `json` + `subprocess` 就够；改一行就生效，没有构建步骤	低（约 1000 行）
D2	模型接法	OpenAI 兼容 `/v1/chat/completions` + SSE	我本机那个中转服务走的就是 `openai-completions` 协议，一个 adapter 能通吃 GLM / DeepSeek / 混元	低
D3	会话存储形状	追加式事件日志（JSONL，一行一事件），历史靠投影推导	这是 DSH 全部设计的根：`deriveMessages()` 从日志投影，绝不维护第二份消息数组	高（后期改等于重写）
D4	工具集规模	首批 5 个（read/write/edit/bash/glob）	DSH 完整版 20+ 个工具，但 90% 的时间只用这 5 个	低
D5	并发默认	默认 exclusive；只有 `read`/`glob`/`grep` 标 safe；池上限 4	DSH 也只有 `read/read_image/web_search/web_fetch/session_query` 声明 safe，默认 10 并发（`packages/core/tools/src/pipeline.ts:110-120`）	低
D6	权限模型	三档 mode + 单次审批，fail-closed	见 §4 不变量 11	中
D7	上下文超限策略	先只做"裁剪"，不做"摘要"	单条工具输出裁剪就能挡掉 80% 的爆窗（DSH 的 pruner 阈值 `8192/4096/1024`）	低

D3 值得单独说：为什么不能拿 `messages` 数组当状态

所有人写 Agent 的第一版都长这样：内存里维护一个 messages: list，每轮 append，退出时 dump 成 JSON。这个写法三天内绝对没问题，三周后你会同时遇到三个 bug：

--resume 之后模型看到的上下文和上次退出时不一样
工具结果和 call_id 对不上，provider 直接 400
想看"当时到底发了什么"，只能去翻终端 scrollback

DSH 用一整节讲这句话（docs/architecture.md:128）：

Model-visible means logged. 任何进入请求的东西，必须先是一个日志事件。

我的做法是把日志当数据库、把历史当视图：每次请求前，从事件流投影出 messages，投影完就扔，不缓存。多花 O(n) 的时间，换掉一整个 bug 类别。

3. 架构：10 个模块，约 1000 行

arduino 复制代码

                    ┌─────────────┐
   stdin ──────────►│  main.py    │ REPL / argparse / SIGINT
                    └──────┬──────┘
                           │ user 输入
                    ┌──────▼──────────────────────────────┐
                    │  agent.py   turn/step 状态机         │
                    │  ┌─────────────────────────────────┐ │
                    │  │ while: 组装→请求→装配→执行→记日志 │ │
                    │  └─────────────────────────────────┘ │
                    └──┬──────────┬──────────┬────────────┘
                       │          │          │
              ┌────────▼──┐  ┌────▼─────┐ ┌──▼─────────┐
              │ prompt.py │  │ llm.py   │ │ tools.py   │
              │ 系统提示   │  │ SSE+装配  │ │ 注册表+管线 │
              └───────────┘  └────┬─────┘ └──┬─────────┘
                                  │          │
                            ┌─────▼──────┐ ┌─▼────────┐
                            │  (网络)     │ │ batch.py │ 独占 barrier + 顺序提交
                            └────────────┘ │ policy.py│ 权限判定
                                           └─┬────────┘
                                             │
                                   ┌─────────▼─────────┐
                                   │ base_tools.py     │ read/write/edit/bash/glob
                                   └───────────────────┘
        ┌──────────────────────────────────────────────┐
        │ events.py   唯一真源：append / derive_messages │
        │             / JSONL 读写 / 崩溃尾部修复         │
        └──────────────────────────────────────────────┘
                      compact.py（M5 才加）

模块	行数	职责	关键约束
`events.py`	~150	`SessionEvent(type, seq, time, data)`；`append()` 校验 + seq 连续；JSONL 追加写；`derive_messages()` 四条投影规则；崩溃尾部修复	唯一真源，其他模块不许缓存消息列表
`agent.py`	~180	turn/step 状态机、inbox（next-turn / next-step）、六类终止出口、失败补 tool result	不直接调工具，只调 `tools` / `batch`
`llm.py`	~140	SSE 解析、`StreamChunk` 四类增量、`BlockAssembler`、错误码归一	只做 bytes ↔ chunk，不做决策
`tools.py`	~150	注册表、JSON Schema 子集校验、管线 `prepare → guards → dispatch → complete`	pre-execute 不允许改写 arguments
`batch.py`	~90	分类（exclusive/safe）、barrier、有界滚动池、按模型顺序提交、取消补偿	提交指针只能单调推进
`policy.py`	~70	三档 sandbox mode、workspace 前缀检查、`ask` 单次审批、`never` 策略	入口固定在 pre-execute 位置
`base_tools.py`	~140	read（行号+窗口+字节上限）、write（版本守卫）、edit（literal replace）、bash（超时+输出截断）、glob/grep	每个工具都返回结构化 error，不抛栈
`prompt.py`	~50	persona + 工具 schema 渲染成 system 文本，作为 surface 节点 0 落盘	系统提示不是"请求字段"
`compact.py`	0（M5）/ ~90	字符估算、阈值判断、摘要调用、插入 replace 事件	M5 之前就是个 `pass`
`main.py`	~80	argparse（`-p` 一次性 / `--resume` / `--cwd` / `--mode`）、REPL、SIGINT→cancel、退出前 flush	---

依赖方向必须单向：

matlab 复制代码

main → agent → {llm, tools, prompt} → {batch, policy} → base_tools
                   所有模块 → events（events 不 import 任何东西）

3.1 事件日志长什么样

python 复制代码

@dataclass
class SessionEvent:
    type: str          # turn/start | user | assistant | tool/call | tool/result | turn/end
    seq: int
    time: float
    data: dict

class SessionLog:
    def __init__(self, path):
        self.path, self.seq = path, 0

    def append(self, type_: str, **data) -> dict:
        self.seq += 1
        ev = {"type": type_, "seq": self.seq, "time": time.time(), "data": data}
        with open(self.path, "a", encoding="utf-8") as f:
            f.write(json.dumps(ev, ensure_ascii=False) + "\n")
        return ev          # 校验 + seq 连续 + flush，都在这里做

一行一事件，追加写，人眼可读。出事的时候 tail -f 就是调试器。

3.2 投影：历史是日志的视图

python 复制代码

def derive_messages(events: list[dict]) -> list[dict]:
    out = []
    for ev in events:
        t, d = ev["type"], ev["data"]
        if t == "user":
            out.append({"role": "user", "content": d["text"]})
        elif t == "assistant":
            if not d["blocks"]:          # 不变量 10：空 content 不投影
                continue
            out.append({"role": "assistant", "content": d["text"],
                        "tool_calls": d["tool_calls"]})
        elif t == "tool/result":
            out.append({"role": "tool", "tool_call_id": d["call_id"],
                        "content": d["content"]})
    return out

注意这段代码里没有排序 ------因为日志里 tool/result 本来就已经按模型顺序落盘了（见不变量 3）。"提交串行"这条约束的价值，在这里直接体现成一个更简单的投影函数。

4. 必须做对的 12 条不变量

这一节是整篇文章我最想写给自己的部分。下面每一条，都是 DSH 里被真实踩出来的坑，不是风格偏好。违反了就是 bug。

#	不变量	违反了会怎样	DSH 出处
1	`tool/call` 先落盘，再执行；`tool/result` 带 `call_id` 引用	崩溃后重放出"无主的 result"，provider 报 dangling tool_result	`packages/core/tools/src/batch.ts:243-265`
2	每个 assistant 的 `tool_call` 必须有配对 result：成功 / 失败 / 取消未派发，三种都要补	下一轮请求 400；模型看到残缺历史开始幻觉	`packages/core/agent-loop/src/agent.ts:363-385`、`packages/core/session/src/repair.ts:105-178`
3	结果按模型顺序提交，不是完成顺序	`tool_use` / `tool_result` 错位，模型把结果串到别的调用上	`batch.ts:139-150`（`commitReady` 只推进连续就绪的槽位）
4	并发安全默认 exclusive，只有显式声明 safe 才并行	`write` / `edit` 互相覆盖	`packages/core/tools/src/pipeline.ts:110-120`
5	流式装配：按 `index` 分组；工具参数靠拼接 `argumentsDelta` ；`block-end` 首次关闭胜出	工具收到半截 JSON / 文本重复	`packages/llm/llm/src/assembler.ts:69-83`
6	`finish.kind == 'max-tokens'` 时丢弃全部 tool_call	去执行一个参数是半截 JSON 的调用，副作用不可预期	`assembler.ts:137-140`
7	`usage` 在 `finish` 之前发；`finish` 之后不得再有任何 chunk	账算不准 / 流关闭后写入报错	`docs/subsystems/llm-streaming.md:298`
8	空响应（`stop` 且无 content block）归成 `EMPTY_RESPONSE` 可重试错误	静默空转，turn 看起来正常结束但什么都没干	`docs/subsystems/llm-streaming.md:304`
9	任何进入请求的内容必须先是日志事件（含系统提示、注入上下文）	resume 后历史与请求不一致	`docs/architecture.md:128`
10	空 content 的消息不投影进历史（`derive_messages` 返回 `None`）	以为落盘了就进了历史，实际模型看不到	`packages/core/session/src/surface.ts:135-141`
11	审批只有 `allowed-once` 才算授权；缺 answerer / 超时 / 异常一律 deny	把"没人回答"当成 allow = 静默全放行	`docs/subsystems/approval.md:21`、`pipeline.ts:444-492`
12	`write`/`edit` 前必须读过该文件（版本守卫），版本失配报 stale	覆盖用户手改的内容	`packages/fs/fs-observation-policy`

4.1 最容易写错的是 5/6/7/8，都在流式那一层

装配器的核心就三件事：按 index 分组、参数拼接而不是赋值、关闭只认第一次。

python 复制代码

class BlockAssembler:
    def __init__(self):
        self.blocks: dict[int, dict] = {}
        self.closed: set[int] = set()

    def feed(self, chunk):
        i = chunk["index"]
        if i in self.closed:            # 不变量 5：block-end 先到者胜
            return
        b = self.blocks.setdefault(i, {"type": chunk["type"], "text": "", "args": ""})
        if chunk["kind"] == "text-delta":
            b["text"] += chunk["delta"]
        elif chunk["kind"] == "tool-call-delta":
            b["args"] += chunk["arguments_delta"]   # 拼接，不是 =
        elif chunk["kind"] == "block-end":
            self.closed.add(i)

然后在 finish 那一步做丢弃：

python 复制代码

tool_calls = assembled_tool_calls()
if finish.kind == "max-tokens":
    tool_calls = []      # 不变量 6：半截参数一律不执行
if finish.kind == "stop" and not blocks:
    raise LLMError("EMPTY_RESPONSE")   # 不变量 8：空响应当错误，不当成功

第 6 条我是从源码里"读到"的，但真正理解它是在自己想明白一件事之后：模型被截断时给的 tool_call，语法上可能完全合法 。{"path": "/etc/hos 是明显残缺的，但 {"path": "/etc"} 是完整 JSON------它只是不是你想要的。所以判据不能是"JSON 能不能解析"，只能是"这一轮是不是被 max-tokens 掐断的"。

4.2 两条文档没写、但一定会咬人的

timeoutMs 写在工具定义里只是声明，管线不强制 （packages/core/tools/README.md:205）。→ 必须自己在 dispatch 层套 subprocess.run(timeout=...)，否则一个 tail -f 就能挂死整个 agent。
turn 没有内置预算 ，死循环的唯一出口是你在 turn_stopping 处计数取消（packages/core/agent-loop/README.md:220）。→ 自己加 max_steps_per_turn。模型会非常有耐心地"再读一次同一个文件"，直到你的钱包替它转圈。

5. 分阶段：每个里程碑都能独立跑起来

这是我认为最该学的一条工程习惯：不要按模块做，按"能跑起来的东西"做。

M0 · 骨架（约 2 小时）

一个能读 stdin、能打印、Ctrl-C 能退的壳。任务：main.py 的 REPL + argparse、events.py 的 append / JSONL 落盘、一个假的"回声模型"替身。

验收：python -m miniagent -p "hi" 打印 hi，并且 .miniagent/sessions/<id>.jsonl 里有 4 条事件（turn/start、user、assistant、turn/end）。

M1 · 真实模型 + 流式（1～2 晚）

单轮问答跑通，流式打印，无工具。任务：llm.py 的 SSE 客户端 + BlockAssembler（先只处理 text-delta 和 finish）、错误码归一（429/RATE_LIMIT、CONTEXT_WINDOW_EXCEEDED、EMPTY_RESPONSE）、prompt.py 生成 system 文本并落成节点 0。

验收：-p "用三句话解释什么是 SSE" 逐字流式输出；日志里 request/header 记下了 provider / model / contextWindow。 这一阶段最容易翻车：不变量 5、7、8。

M2 · 工具循环闭环（2～3 晚，核心）

模型能真的读文件、跑命令、改文件。顺序很重要：

tools.py 注册表 + schema 渲染进请求
base_tools.py：先只做 read + bash（最常用、最容易验证）
assembler 补 tool-call-delta 装配
batch.py：先纯串行 实现（不上池），但保留按顺序提交的骨架
agent.py：step 循环 + 六类终止出口 + 失败补 result
再补 write / edit / glob

验收（全过才算完成）：

-p "读一下 README.md，告诉我项目是干什么的" → 真的调了 read
-p "把 foo.py 里的 bar 改成 baz" → 调了 read 然后调了 edit
-p "运行 false 然后告诉我结果" → 错误作为 tool_result 回到模型，模型能继续，turn 不崩
拔网线 / 杀进程后 --resume：历史完整，无 dangling tool_result

M3 · 自保（1～2 晚，最容易跳过但最该做）

目标很朴素：它不会在我睡着的时候删库。

任务：policy.py 三档 mode（read-only / workspace-write / danger-full-access）+ 路径前缀检查；ask 单次审批（stdin 一次问答，超时算 unavailable → deny）；输出截断（单条工具结果 > 8192 字符裁成 head 4096 + tail 1024 + 截断提示）；max_steps_per_turn；Ctrl-C → cancel(signal) 并给未派发调用补 ABORTED_BEFORE_DISPATCH。

验收：--mode workspace-write 下执行 -p "删除 ~/Documents 下所有文件" → 被 deny 且 turn 正常结束；--mode read-only 下 write 一律拒。

参照的 DSH 数值：pruner 的 thresholdChars: 8192 / headChars: 4096 / tailChars: 1024（packages/bundle/base/cordis.patch.yml:421-425）；read 工具上限 2000 字符/行、50KB/次（packages/fs/tool-fs/src/read-render.ts:11,14）。

M4 · 体验（1 晚）

渲染（工具调用折叠成一行、diff 高亮）、/compact /new /model 斜杠命令、每轮结束打印 token 用量与累计花费、会话标题、--json 事件流（给脚本用）。

验收：日常不需要看原始日志，也能读懂它在干嘛。

M5 · 可选增强

compaction 摘要（阈值 0.8 × contextWindow，保留尾部 0.16）、重复调用软提醒（3/5/8 次）、子 agent、skill 目录、MCP。

6. 高频陷阱 Top 10（按"坑掉的时间"排序）

把 messages 数组当状态。写三周后发现 resume、取消、失败恢复全要改。→ 事件日志才是唯一真源。
工具调用参数拼接错 。argumentsDelta 是累加，不是赋值；content_block_delta 里的 input_json_delta 同理。
tool_call 没有配对 result 。异常路径忘了写 result，下一轮直接 400。→ 用 try/finally 保证每个 call 都落地。
并发默认开着 。write 和 edit 同时跑。→ 默认 exclusive。
结果按完成顺序 append。模型把 A 的结果当成 B 的。→ 池子并发，提交串行。
max-tokens 截断了还去执行工具 。参数是 {"path": "/etc/hos。
usage 放在 finish 之后发。账算不准。
把空响应当成功。HTTP 200 但内容为空，用户看到"完成"，实际什么都没变。
审批时"没人回答"当 allow 。等于静默全放行。→ 只认 allowed-once。
没加 max_steps_per_turn。模型卡在"再读一次同一个文件"，你的钱包替它转圈。

7. 验收：怎么算"能自用了"

全打勾再宣布完工：

8. 附录 A：DSH 的 minimal profile 到底挂了什么

那 37 行归纳成 12 类：应用外壳(2) / 官方遥测侧载(3) / 模型路由(1) / 模型运行时(2) / 会话日志(4) / agent 内核(3) / 工具注册表与执行器(2) / 提示词装配(1) / 沙箱与策略(2) / 文件附件工作目录(5) / 子进程与持久 shell(4) / 上下文与后台任务(6)。

该抄的：会话日志四件套（事件日志 + 投影 + JSONL + checkpoint）、agent 内核三件套（agent / agent-loop / timer）、工具注册表与执行器的分离。
不必抄的 ：JSON-RPC 外壳、遥测侧载、MCP resources、image offload、session-title、jobs、持久 PTY（普通 subprocess 起一次 shell 就够）。
反着抄的 ：danger-full-access 默认值、tool-fs 全关、没有审批行。

DSH 有而我没有（并且我要清楚自己没有）：compaction、spill（超过 12500 token 转存文件）、repeat-tool-reminder、timeout-policy、checkpoint barrier、OS 级沙箱（bwrap / Landlock / Seatbelt）。

前四个可以用 30 行粗糙替代，最后一个不能 。因为"路径前缀检查"根本挡不住 bash -c "cd / && rm -rf ~"。所以 workspace-write 模式下对 bash 应当始终 ask，而不是靠解析命令去猜意图。

这是我从这次读源码里得到的最重要的一条认知：你没有 OS 级隔离的时候，不要在应用层假装自己有。

9. 附录 B：一条 90 分钟的最小验证路径

如果不想一上来就写正式代码，先用一天里的 90 分钟写个一次性的 150 行脚本：

bash 复制代码

读 stdin → 拼一个 system + user → POST /v1/chat/completions (stream=true)
→ 逐块 print → 结束

跑通它你就知道：网络层没问题、模型能连上、SSE 到底长什么样。

然后把它扔掉，按 §3 的模块重写。

不要在那个 150 行脚本上迭代------它注定会变成一个没有日志、没有工具、没有权限、不可维护的东西。我见过太多"再改改就能用"的脚本死在这个阶段。

最后

写这份东西的过程里，最有价值的不是那 27 条任务，而是那 12 条不变量。任务清单会随着实现变化，而不变量是"你一旦搞错就得重写"的那一层。

如果只能带走一句话：

Agent 的复杂度不在循环里，在循环之外那些"模型看到的东西必须等于日志里的东西"的约束里。

（DSH 是 MIT 协议开源项目，本文所有源码引用都可以自己 clone 下来核对；行号基于我阅读时的 master 快照，版本变动后可能偏移。）

读完 DeepSeek Harness 源码，我给自己画了一张「最小 CLI Agent」施工图

引子：两个极端，和我想走的第三条路

1. 先划边界，这一步比写代码重要

1.1 要做的（MVP 必备）

1.2 明确不做的（写进 README，防止自己手痒）

1.3 一个反直觉的发现：最小 ≠ 安全

2. 七个决策，以及它们的反悔成本

D3 值得单独说：为什么不能拿 messages 数组当状态

3. 架构：10 个模块，约 1000 行

3.1 事件日志长什么样

3.2 投影：历史是日志的视图

4. 必须做对的 12 条不变量

4.1 最容易写错的是 5/6/7/8，都在流式那一层

4.2 两条文档没写、但一定会咬人的

5. 分阶段：每个里程碑都能独立跑起来

M0 · 骨架（约 2 小时）

M1 · 真实模型 + 流式（1～2 晚）

M2 · 工具循环闭环（2～3 晚，核心）

M3 · 自保（1～2 晚，最容易跳过但最该做）

M4 · 体验（1 晚）

M5 · 可选增强

6. 高频陷阱 Top 10（按"坑掉的时间"排序）

7. 验收：怎么算"能自用了"

8. 附录 A：DSH 的 minimal profile 到底挂了什么

9. 附录 B：一条 90 分钟的最小验证路径

最后

D3 值得单独说：为什么不能拿 `messages` 数组当状态