Un harness de agentes independiente del modelo. El bucle del agente, la llamada a herramientas, MCP, subagentes, compactación de contexto, hooks y permisos viven en una sola capa: cambiar de proveedor a mitad de sesión no cuesta nada.
npm install -g oharness
Anthropic, OpenAI y cualquier endpoint compatible con OpenAI, Google Gemini. fetch y SSE nativos contra la API HTTP de cada proveedor: sin SDK de terceros ni adaptadores que mantener.
Las herramientas se definen con zod. El JSON Schema se genera y los argumentos se validan solos; que las llamadas corran en paralelo o en serie lo declara la propia herramienta.
Cliente JSON-RPC incorporado: stdio y Streamable HTTP, sin SDK de MCP. Los servidores se descubren y sus herramientas reciben un espacio de nombres automáticamente.
Compactación que corta en un punto seguro en vez de a mitad de un intercambio, sesiones persistidas y reanudables, y recuperación de transcripciones ya archivadas.
Denegar gana a permitir, e incluso al modo bypass. Cuatro modos, reglas que fallan al analizarse y no a las tres de la madrugada, y una petición inyectada: una ejecución programada nunca espera a una persona.
Delegar en contextos aislados, ejecutarlos en paralelo y quedarse con la conclusión en lugar de la transcripción que la produjo.
Conecta un proveedor con una clave, o apunta a Ollama, LM Studio o tu propio servidor vLLM. Los modelos se descubren desde el endpoint del propio proveedor, así que la lista nunca es una copia caducada dentro del paquete.
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Compilaciones de escritorio para cada plataforma.
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