v0.3.0 · 智能增强 · 五平台预编译 · MIT 开源

把 Agent 能力
拴在你自己的 Harness上

本地优先的 Agent Harness：ReAct Loop、Plan-and-Execute、Graph 工作流。工具反馈更完整、长对话可压缩、Skills 按需注入、工作区自动感知。

下载 v0.3.0 快速开始 Release 说明

5 平台架构
3 MCP 传输
G2 Graph 工作流
4 IM 渠道
REST 自动化 API

Download

下载预编译包

Go 单二进制，解压即用。附件与 SHA256 见 Gitee Release v0.3.0。

macOS Intel

darwin / amd64

charness_0.3.0_darwin_amd64.tar.gz

macOS Apple Silicon

darwin / arm64

charness_0.3.0_darwin_arm64.tar.gz

Linux x64

linux / amd64

charness_0.3.0_linux_amd64.tar.gz

Linux ARM64

linux / arm64

charness_0.3.0_linux_arm64.tar.gz

Windows x64

windows / amd64

charness_0.3.0_windows_amd64.zip

前往 Gitee 下载安装说明

macOS / Linux 安装示例

tar -xzf charness_0.3.0_darwin_arm64.tar.gz
chmod +x charness_0.3.0_darwin_arm64
sudo mv charness_0.3.0_darwin_arm64 /usr/local/bin/charness
charness version
charness config init

Features

为可控、可扩展而生

不依赖重型 Agent 框架，核心运行时全部自研，外部依赖克制。

ReAct Loop

多轮工具调用、失败保留 stdout/stderr、结果截断与 read_file 分页，SSE 流式与 Run 审计。

工具卫生
Run 审计
cancel API

Plan-and-Execute

步骤 depends_on 分波并行、prior notes 传递、失败 replan，plan SSE 实时推送。

depends_on
Replan
并行波次

Graph 工作流

YAML 映射 Graph Engine：条件边、Parallel、SubGraph、Checkpoint 断点续跑。

when 分支
parallel
--resume

Toolset 分级

safe / coding / full。Shell deny · confirm · auto，IM 与 HTTP 可分别配置。

safe
coding
MCP 工具

MCP 平台化

Client 消费 stdio 与远程 URL；Server 暴露 stdio / Streamable HTTP / SSE，可与 REST 共存。

远程托管
流式 chat
/mcp

自动化与可观测性

Webhook / cron 定时 / CI 模板、async 重试与失败通知、任务 API 动态注册 Webhook 与 Schedule。

task_id
notify_url
热重载

Intelligence

更聪明，不靠堆 Agent

让模型看见更对的信息、更少噪音——五项运行时增强，本地优先、零向量库。

工具结果卫生

Shell 失败保留 stdout/stderr；单次结果 32k 截断；read_file 支持 offset/limit。

Compaction 持久化

长对话 fast_model 摘要写入会话；旧 tool payload 收缩；Loop 回写 SQLite。

Skills 按需

最近用户消息 + 词边界匹配；文件名作隐式触发；~/.charness/skills/。

plan_execute

步骤 depends_on 分波并行；prior notes；失败自动 replan 一次。

Workspace 注入

首轮注入目录树（深度 2）与 git status，减少盲目探索。

阅读 agent-intelligence.md

Entry Points

多种入口，同一运行时

Gateway.Chat() 统一会话锁、审计、Shell 审批与流式推送。

charness chat CLI 流式

charness serve REST + SSE

mcp serve stdio / HTTP

gateway start IM 四渠道

graph run YAML 工作流

/v1/hooks Webhook

/v1/automation 任务 API

--mode plan_execute 依赖并行

charness version 版本信息

Architecture

核心数据流

CLI · HTTP · MCP · IM用户与系统集成

→

Gateway锁 · 取消 · 审计 · 流式

→

RuntimeTools · MCP · Hooks

→

Loop / PlannerReAct · Plan-Execute

Quick Start

几分钟跑起来

下载预编译包或源码构建；配置与数据在 ~/.charness/。

terminal

# 方式一：预编译包（见上方下载区）
tar -xzf charness_0.3.0_darwin_arm64.tar.gz
chmod +x charness_0.3.0_darwin_arm64 && sudo mv charness_0.3.0_darwin_arm64 /usr/local/bin/charness

# 方式二：源码构建
make build
./charness config init
export OPENAI_API_KEY=sk-...

# 终端对话
charness chat --toolset coding

# 多步任务（依赖并行 + replan）
charness chat --mode plan_execute --toolset coding

# HTTP API（http.mcp_enabled 可共存 MCP）
charness serve

# IM Gateway
charness gateway start

Channels

IM 渠道

钉钉 / 飞书 WebSocket 无需公网；Telegram / Discord 轻量接入。均支持 Agent 流式回复（文本，4000 字截断）。

钉钉

Stream WebSocket，群聊默认需 @ 机器人。

国内可用配置说明 →

飞书

WebSocket 长连接，订阅 im.message.receive_v1。

国内可用对接指南 →

Bot 长轮询，编辑同条消息流式推送。

视网络对接指南 →

Discord

Gateway WebSocket，需 Message Content Intent。

视网络对接指南 →

Platform

自动化 · MCP · 工作流

无人值守巡检、CI 分析、远程 IDE 集成与复杂 DAG 编排。

Agent 智能

工具结果卫生 + read_file 分页
Compaction 持久化
Skills / Workspace / plan 依赖

agent-intelligence.md →

自动化

Webhook async + task_id
失败重试 + notify_url
API 动态 Webhook / Schedule

automation.md →

MCP 远程

Server：streamable-http / SSE
Client：远程 URL + headers
与 charness serve 共存

mcp-remote.md →

Graph 工作流

条件边 when:
parallel / subgraph
--checkpoint-dir --resume

workflow.md →

workflow.yaml

entry: classify
nodes:
  - { id: classify, type: prompt, output: category }
  - { id: deep, type: chat }
  - { id: quick, type: prompt }
edges:
  - { from: classify, to: deep, when: "category == complex" }
  - { from: classify, to: quick }