Agent Orchestrator

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Agent OrchestratorHarness Engineering Control Plane

一个本地优先的控制面，把 Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI 和各类 shell 工具纳入同一个可治理的工程 harness，用于承载长时间运行的软件交付闭环。

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原生面向 Harness Engineering

它围绕一个核心前提构建：人类定义目标和约束，agent 在 workflow、skills、trigger 和 guardrail 组成的 harness 中执行。

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统一 Agent 运行时

Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI 以及其他 shell-based 工具，都可以通过 capability 和 command template 纳入同一个运行时。

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声明式控制面

Workspace、Agent、Workflow、Trigger、Secret、Policy 都以可版本化的 YAML 资源定义，而不是散落在脚本和临时 prompt 里。

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长时间运行工作流闭环

plan、implement、test、review、fix 可以作为带状态的闭环持续运行，支持 repeatable steps、DAG、dynamic step pool 和 trigger 驱动任务创建。

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Policy 与恢复护栏

mTLS、RBAC、沙箱、secret 生命周期、loop guard、持久任务状态，让 agent 执行具备更强的工程边界与恢复能力。

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默认可观测

结构化事件、执行日志、任务状态、机器可读输出，让长时间运行的 agent workflow 可以被审计、追踪和运维。

这是什么 ​

Agent Orchestrator 不是单纯的 agent wrapper，而是面向软件工程系统的 harness 层。

OpenAI 最近把这种思路称为 Harness Engineering：工程师把更多精力放在环境、反馈回路和控制系统上，让 agent 能持续完成可靠工作。这个项目就是把这套方法落到基于 shell 的 coding agent 和本地优先的软件交付流程上。

这能带来什么 ​

  • 把零散的 agent 用法沉淀为可复用的 manifest、skills 和 workflow 资产
  • 跑持续的 plan -> implement -> test -> review -> fix 闭环，而不是一次性调用 agent
  • 在底层模型、shell 和 prompt 快速变化时，仍然保留稳定的控制面

快速开始 ​

直接运行以下命令，或让你的 AI 编码 Agent 代为执行。你启动的是一个本地控制面，而不只是一次 CLI 调用。

bash
# 安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/c9r-io/orchestrator/main/install.sh | sh

# 或通过 Homebrew
brew install c9r-io/tap/orchestrator

# 或通过 Cargo
cargo install orchestrator-cli orchestratord
bash
# 启动守护进程并运行第一个任务
orchestratord --foreground --workers 2 &
orchestrator init
orchestrator apply -f manifest.yaml
orchestrator task create --goal "My first QA run"
orchestrator task list