Un harnais d'agent indépendant du modèle. Boucle d'agent, appel d'outils, MCP, sous-agents, compaction du contexte, hooks et permissions tiennent dans une seule couche — changer de fournisseur en pleine session ne coûte rien.
npm install -g oharness
Anthropic, OpenAI et tout point de terminaison compatible OpenAI, Google Gemini. fetch et SSE natifs directement sur l'API HTTP — aucun SDK d'éditeur, aucun adaptateur à maintenir.
Un outil se définit avec zod. Le JSON Schema est généré, les arguments validés, et c'est l'outil lui-même qui déclare si les appels s'exécutent en parallèle ou en série.
Client JSON-RPC intégré — stdio et Streamable HTTP, sans SDK MCP. Les serveurs sont découverts et leurs outils placés automatiquement dans un espace de noms.
Une compaction qui coupe à un point sûr plutôt qu'au milieu d'un échange, des sessions persistées et reprenables, et le rappel de transcriptions déjà archivées.
Le refus l'emporte sur l'autorisation, et même sur le mode bypass. Quatre modes, des règles qui échouent à l'analyse plutôt qu'à trois heures du matin, et une invite injectée : une exécution planifiée n'attend jamais un humain.
Déléguer à des contextes isolés, les exécuter en parallèle, et ne garder que la conclusion plutôt que la transcription qui l'a produite.
Connectez un fournisseur avec une clé, ou pointez vers Ollama, LM Studio ou votre propre serveur vLLM. Les modèles sont découverts depuis le point de terminaison du fournisseur : la liste n'est jamais une copie périmée livrée dans le paquet.
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