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编程 Agent CLI 横向对比

进阶

你已经选好了模型。但真正包裹模型的那个程序 —— 读取文件、制定计划、运行命令、检查自身工作并重试的那个循环 —— 是一个独立的选择，而且它的重要性至少不亚于模型本身。社区把这个外壳称为 harness（或 agent），同一个模型在一个 harness 里可以表现得极其出色，在另一个里却平平无奇。本页梳理 2026 年的终端编程 agent、真正拉开它们差距的因素，以及如何保持配置的可移植性，让切换成本始终维持在低位。

What you'll learn
  • 分清两个常被混为一谈的选择：模型本身，以及驱动它的 harness
  • 掌握每个主流 CLI agent 的持久形态 —— Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI，以及开源阵营
  • 在真正起决定作用的维度上做选择：自主性、开放性、模型无关性、沙箱与生态
  • 用 AGENTS.md 让你的配置可移植，这样切换 agent 时无需重写项目上下文

模型不等于 agent​

前沿模型是一个文本预测器。而编程 agent是围绕它的 harness：系统提示词、工具集（读取、编辑、运行 shell、搜索）、规划循环、上下文管理策略、权限与沙箱模型，以及重试逻辑。改变 harness 就会改变结果 —— 贯穿 2026 年的从业者报告都描述过：同一个模型在真实仓库任务上的表现，会因为驱动它的 agent 不同而波动几十分。

这带来两个现实后果：

  • 一个基准数字是一个组合，而不是模型分数。“Terminal-Bench 上 83%”是一个模型 + harness + 脚手架的结果。换掉其中任何一部分，它都会变化。
  • **你的循环才是真正的比较单位。**最好的 agent，是在你的技术栈、你的终端里、以你能接受的价格表现最好的那一个 —— 这和挑选编程模型的逻辑一模一样。模型这一半的决策请见 Claude vs GPT vs Gemini 编程对比；本页讲的是 harness 这一半。

2026 年的格局​

终端 agent 领域分成了两大阵营：针对某个实验室模型调优的第一方 agent，以及可以指向任何模型（或本地权重）的模型无关 agent。

Agent出品方开放性模型形态
Claude CodeAnthropic闭源Claude（第一方）自主、agentic 的多文件工作；操作系统级强制沙箱；深厚的 skills/MCP/subagent 生态
Codex CLIOpenAI开放（Apache-2.0，Rust）GPT（第一方）自主终端 agent；原生 Windows 沙箱；广泛的平台覆盖
Gemini CLIGoogle开源Gemini（第一方）大上下文 agent，与 Google 生态深度绑定（见下方时效性提示）
opencode社区（anomalyco）开放（MIT，TypeScript）任意（模型无关）star 数最高的开源 agent；CLI + 桌面端；自带模型
Aider社区开放（Apache-2.0）任意，含本地模型git 原生的结对编程伙伴，而非完整的自主编排器
Cline / Goose / 其他社区开放任意编辑器内嵌（Cline）或通用开源 agent（Goose）；模型无关

真正起决定作用的维度​

先把排行榜放一边。这些才是持久的问题：

Guided walkthrough1 of 5
  1. 第一方 agent（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI）针对自家模型调优，通常能给出最顺滑的巅峰体验。模型无关 agent（opencode、Aider、Cline）让你可以更换模型 —— 今天用前沿模型，明天用便宜的或本地的 —— 而无需更换工具。如果避免被锁定、或运行本地权重对你很重要，就选模型无关的。
Pro tip
  • 不要凭一个头条基准分数就买下一个 harness。要凭一次 30 分钟的试用来买它 —— 用你自己仓库里的真实任务来试，这正是那个能击败一切模型排行榜的“在你自己的代码上做评测”的做法。
  • 开放性是一种对冲，而不是你每天都会用到的功能。它的价值会在价格改动或免费层级消失、而你想搬家的那一天显现出来。

可移植性：上下文只写一次​

最大的隐藏切换成本是你的项目上下文 —— 构建命令、约定、测试规则，以及那些 agent 无法自行推断的东西。2026 年这方面有了一个事实标准：AGENTS.md，一个放在仓库根目录的纯 Markdown 文件，由 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation 维护，并被 Codex、Gemini CLI、Cursor、Aider、Copilot 的 coding agent、opencode、Goose 以及另外 20 多种工具原生读取（已有 6 万多个仓库采用）。

  • AGENTS.md = 跨工具的项目上下文。写一次；大多数 agent 都会读取。
  • CLAUDE.md = Claude Code 自己的项目记忆文件（见 CLAUDE.md）。你可以保留一个指向 AGENTS.md 的小型 CLAUDE.md，或者两者都维护。
  • SKILL.md = Anthropic 用于打包可复用 skills 的独立规范，带 frontmatter 和捆绑脚本。它与 AGENTS.md 是互补关系，而非竞争者 —— 一个描述项目，另一个打包可复用的流程。

把上下文放在 AGENTS.md 里，意味着你尝试另一个 agent 的那天，你的项目规则会免费一起跟过去。

精简版 AGENTS.md —— 只写 agent 无法推断的内容

# AGENTS.md

## Setup
- Install: `pnpm install`
- Dev server: `pnpm dev` (port 3000)

## Build & test (run before every commit)
- Typecheck: `pnpm typecheck`
- Lint: `pnpm lint`
- Tests: `pnpm test` — all must pass

## Conventions
- TypeScript strict; no `any`.
- Components in `src/components`, one per file.
- Never edit files under `generated/` by hand.

## Constraints
- Do NOT run `git push` or open PRs without being asked.
- Secrets live in `.env.local`; never commit them.
Watch out
  • 只在 AGENTS.md 里放 agent 无法自行发现的内容。重述显而易见的事实会在每次运行时消耗 token，并把真正重要的规则淹没。要手工整理它 —— 自动生成的上下文文件往往都是噪音。

一口气做出决定​

  • 需要深度、自主的 Claude 工作，配上最丰富的工具生态 → Claude Code。
  • 想要一个绑定 GPT、拥有强大平台/Windows 覆盖的开源第一方 agent → Codex CLI。
  • 想要自由更换模型或运行本地权重 → opencode 或 Cline。
  • 谨慎、git 原生、人在环内的编辑 → Aider。
  • 押注庞大的 Google 生态上下文 → Gemini CLI（先确认当前访问方式）。

无论你选哪个，都把项目上下文放在 AGENTS.md 里，并在投入之前用你自己仓库里的一个真实任务来验证这个选择。

Check yourself

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  1. 人们说的编程 agent “harness”是什么意思？
  2. 一篇博客报告某 agent 在“某编程基准上 83%”。这个数字真正衡量的是什么？
  3. 为什么要选择像 opencode 或 Aider 这样的模型无关 agent？
  4. AGENTS.md 是做什么用的？

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来源与延伸阅读​