--- name: autonomous-agent-harness description: 将 Claude Code 转变为具有持久记忆、定时操作、计算机使用和任务队列的完全自主代理系统。通过利用 Claude Code 的原生定时任务、调度、MCP 工具和记忆，取代独立的代理框架（Hermes、AutoGPT）。当用户需要持续自主操作、定时任务或自我导向的代理循环时使用。 origin: ECC --- # 自主代理框架 仅使用原生功能和 MCP 服务器，将 Claude Code 转变为持久化、自我导向的代理系统。 ## 同意与安全边界 自主操作必须由用户明确请求并划定范围。除非用户已批准该能力以及当前设置的目标工作空间，否则不得创建计划、调度远程代理、写入持久化内存、使用计算机控制、发布外部内容、修改第三方资源或处理私人通信。 在启用定期或事件驱动操作之前，优先使用预演计划和本地队列文件。将凭据、私有工作空间导出、个人数据集和账户特定自动化排除在可复用的 ECC 工件之外。 ## 何时激活 * 用户需要一个持续运行或按计划运行的代理 * 设置定期触发的自动化工作流 * 构建一个跨会话记住上下文的个人 AI 助手 * 用户说“每天运行这个”、“定期检查这个”、“持续监控” * 希望复制 Hermes、AutoGPT 或类似自主代理框架的功能 * 需要计算机使用与计划执行相结合 ## 架构 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Claude Code 运行时 │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ 定时任务 │ │ 远程调度 │ │ 记忆存储 │ │ 计算机使用 │ │ │ │ 调度器 │ │ 代理 │ │ │ │ │ │ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ECC 技能 + 代理层 │ │ │ │ │ │ │ │ skills/ agents/ commands/ hooks/ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ MCP 服务器层 │ │ │ │ │ │ │ │ memory github exa supabase browser-use │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 核心组件 ### 1. 持久化内存 使用 Claude Code 的内置内存系统，并通过 MCP 内存服务器增强以处理结构化数据。 **内置内存**（`~/.claude/projects/*/memory/`）： * 用户偏好、反馈、项目上下文 * 存储为带有前置元数据的 Markdown 文件 * 在会话启动时自动加载 **MCP 内存服务器**（结构化知识图谱）： * 实体、关系、观察 * 可查询的图结构 * 跨会话持久化 **内存模式：** ``` # 短期：当前会话上下文 使用 TodoWrite 进行会话内任务追踪 # 中期：项目记忆文件 写入 ~/.claude/projects/*/memory/ 以实现跨会话回忆 # 长期：MCP 知识图谱 使用 mcp__memory__create_entities 创建永久结构化数据 使用 mcp__memory__create_relations 进行关系映射 使用 mcp__memory__add_observations 添加关于已知实体的新事实 ``` ### 2. 计划操作（定时任务） 使用 Claude Code 的计划任务创建定期代理操作。 **设置定时任务：** ``` # Via MCP tool mcp__scheduled-tasks__create_scheduled_task({ name: "daily-pr-review", schedule: "0 9 * * 1-5", # 工作日上午9点 prompt: "Review all open PRs in affaan-m/everything-claude-code. For each: check CI status, review changes, flag issues. Post summary to memory.", project_dir: "/path/to/repo" }) # Via claude -p (程序化模式) echo "Review open PRs and summarize" | claude -p --project /path/to/repo ``` **有用的定时任务模式：** | 模式 | 计划 | 用例 | |---------|----------|----------| | 每日站会 | `0 9 * * 1-5` | 审查 PR、问题、部署状态 | | 每周回顾 | `0 10 * * 1` | 代码质量指标、测试覆盖率 | | 每小时监控 | `0 * * * *` | 生产健康、错误率检查 | | 夜间构建 | `0 2 * * *` | 运行完整测试套件、安全扫描 | | 会前准备 | `*/30 * * * *` | 为即将到来的会议准备上下文 | ### 3. 调度 / 远程代理 远程触发 Claude Code 代理以进行事件驱动的工作流。 **调度模式：** ```bash # Trigger from CI/CD curl -X POST "https://api.anthropic.com/dispatch" \ -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_API_KEY" \ -d '{"prompt": "Build failed on main. Diagnose and fix.", "project": "/repo"}' # Trigger from webhook # GitHub webhook → dispatch → Claude agent → fix → PR # Trigger from another agent claude -p "Analyze the output of the security scan and create issues for findings" ``` ### 4. 计算机使用 利用 Claude 的计算机使用 MCP 进行物理世界交互。 **能力：** * 浏览器自动化（导航、点击、填写表单、截图） * 桌面控制（打开应用、输入、鼠标控制） * 超越 CLI 的文件系统操作 **在框架内的用例：** * Web UI 的自动化测试 * 表单填写和数据录入 * 基于截图的监控 * 多应用工作流 ### 5. 任务队列 管理一个跨会话边界的持久化任务队列。 **实现：** ``` # 通过记忆实现任务持久化 将任务队列写入 ~/.claude/projects/*/memory/task-queue.md # 任务格式 --- name: task-queue type: project description: 用于自主操作的持久化任务队列 --- ## 活跃任务 - [ ] PR #123: 审查并在CI通过后批准 - [ ] 监控部署：每30分钟检查一次 /health，持续2小时 - [ ] 调研：在AI工具领域寻找5个潜在客户 ## 已完成 - [x] 每日站会：审查了3个PR，2个问题 ``` ## 替换 Hermes | Hermes 组件 | ECC 等效组件 | 如何实现 | |------------------|---------------|-----| | 网关/路由器 | Claude Code 调度 + 定时任务 | 计划任务触发代理会话 | | 内存系统 | Claude 内存 + MCP 内存服务器 | 内置持久化 + 知识图谱 | | 工具注册表 | MCP 服务器 | 动态加载的工具提供者 | | 编排 | ECC 技能 + 代理 | 技能定义指导代理行为 | | 计算机使用 | 计算机使用 MCP | 原生浏览器和桌面控制 | | 上下文管理器 | 会话管理 + 内存 | ECC 2.0 会话生命周期 | | 任务队列 | 内存持久化任务列表 | TodoWrite + 内存文件 | ## 设置指南 ### 步骤 1：配置 MCP 服务器 确保这些在 `~/.claude.json` 中： ```json { "mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/memory-mcp-server"] }, "scheduled-tasks": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/scheduled-tasks-mcp-server"] }, "computer-use": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/computer-use-mcp-server"] } } } ``` ### 步骤 2：创建基础定时任务 ```bash # Daily morning briefing claude -p "Create a scheduled task: every weekday at 9am, review my GitHub notifications, open PRs, and calendar. Write a morning briefing to memory." # Continuous learning claude -p "Create a scheduled task: every Sunday at 8pm, extract patterns from this week's sessions and update the learned skills." ``` ### 步骤 3：初始化内存图谱 ```bash # Bootstrap your identity and context claude -p "Create memory entities for: me (user profile), my projects, my key contacts. Add observations about current priorities." ``` ### 步骤 4：启用计算机使用（可选） 授予计算机使用 MCP 浏览器和桌面控制所需的权限。 ## 示例工作流 ### 自主 PR 审查员 ``` Cron: 工作时间内每30分钟执行一次 1. 检查关注仓库的新PR 2. 对每个新PR： - 在本地拉取分支 - 运行测试 - 使用代码审查代理审查变更 - 通过GitHub MCP发布审查评论 3. 更新审查状态到记忆库 ``` ### 个人研究代理 ``` Cron: 每天上午6点执行 1. 检查内存中保存的搜索查询 2. 对每个查询运行Exa搜索 3. 总结新发现 4. 与昨日结果进行对比 5. 将摘要写入内存 6. 标记高优先级项目供晨间审阅 ``` ### 会议准备代理 ``` 触发条件：每个日历事件前30分钟 1. 读取日历事件详情 2. 搜索记忆中关于参会者的背景信息 3. 提取与参会者近期的邮件/Slack讨论记录 4. 准备谈话要点和议程建议 5. 将准备文档写入记忆 ``` ## 约束 * 定时任务在隔离的会话中运行——除非通过内存，否则它们不与交互式会话共享上下文。 * 计算机使用需要明确的权限授予。不要假设可以访问。 * 远程调度可能有速率限制。设计定时任务时使用适当的间隔。 * 内存文件应保持简洁。归档旧数据，而不是让文件无限增长。 * 始终验证计划任务是否成功完成。在定时任务提示中添加错误处理。