您已使用自己的工具、提示詞和模型組態建置了一個 agent。現在您想在相同任務上嘗試不同的 harness。
LiteAgents 讓您無需重寫應用程式即可切換 agent harness。 其介面以 Claude Agent SDK 為藍本，包括 query() 模式與型別化訊息。您可以在保留工具、MCP 連線、模型組態與用戶端程式碼的情況下，選擇 Deep Agents、Pydantic AI、Claude Agent SDK、Codex 或 OpenCode。每個選定的 harness 都會執行自己的 agent loop。
LiteLLM 為模型提供通用介面。LiteAgents 將這種做法帶到 agent harness，並透過 Temporal 提供原生控制與可選的持久性。
只要變更一個欄位即可嘗試另一個 harness
agent harness 會執行圍繞模型的迴圈：提供上下文、呼叫工具，以及決定何時繼續。不同的 harness 會以不同方式處理這項工作。您應該能夠在自己的任務上比較它們，而無需重建周邊應用程式。
在 LiteAgents 中，harness 是您個人資料中的一個欄位：
import os
from liteagents import LiteAgentClient, LiteAgentOptions, ProfileOptions
profile = ProfileOptions(
harness="deepagents", # Try "claude-sdk", "codex", or "pydantic-ai".
model="my-model",
model_kwargs={
"api_base": "https://your-gateway.example/v1",
"api_key": os.environ["LITELLM_API_KEY"],
},
)
options = LiteAgentOptions(profile=profile, tools=[lookup_order])
async with LiteAgentClient(options=options) as agent:
async for message in agent.query("Check the status of order A123."):
print(message)
此節錄使用您現有的 lookup_order 工具與 LITELLM_API_KEY 環境變數。將 model 設為您在閘道上設定的別名，並將 api_base 設為其端點。LiteAgents 會原樣傳送該別名；不需要路由前綴。安裝好您想嘗試的 harness 後，只要變更 harness 並執行相同的應用程式即可。
只安裝您計畫使用的 harness 整合。像 [deepagents] 這類額外套件會提供該 adapter 的相依性，並重複使用您 Python 環境中相容的套件。[all] 是用來嘗試每個整合的便利選項；OpenCode 也需要其可執行檔。變更個人資料即可選擇由哪個 harness 執行。
LiteAgents 會將您的工具、MCP 組態與事件調整為各個 harness 所需格式。無論您選擇哪個 harness，應用程式都會接收相同的 AssistantMessage、UserMessage，以及可選的串流 TextDelta 型別。LiteLLM 會在內部處理模型轉譯，因此切換 harness 時仍維持相同的模型連線。若有閘道，閘道會將您的模型別名路由到其提供者。若沒有閘道，請使用 LiteLLM provider/model 名稱與提供者憑證；LiteAgents 會透過 LiteLLM Python 函式庫呼叫該提供者。個人資料也可從 JSON 或 YAML 載入。
保留 harness 的原生控制項
每個 harness 仍會執行自己的 agent loop。透過 harness_options，您可以使用支援的原生設定，例如 Deep Agents 中介軟體與後端，或 Pydantic AI 工具逾時。
共用組態讓切換變得簡單；原生選項則可讓您調校所選的 harness。這些選項仍然是該 harness 專屬的，而您的模型必須支援您要求的設定。切換只會為新執行選定 harness；不會移轉正在進行中的原生工作階段。
在需要可持久執行時加入 Temporal
簡單的 agent 可在本機執行，而不需要 Temporal 或 PostgreSQL。當某個工作必須在 worker 重新啟動後繼續存在，或在用戶端中斷連線後仍持續執行時，請將 Temporal 加入個人資料並啟動 worker。您的應用程式會維持相同的用戶端 API。
可持久執行可在 worker 失敗後復原已記錄的作業與 checkpoint。您可以先在本機使用 SQLite，之後再改用自架 Temporal 或 Temporal Cloud。即使動作中斷後可能會重試，執行外部動作的工具仍需要冪等性。
在您的 agent 上試用
此 SDK 目前以預覽版提供。請遵循 getting-started 指南，或從 最新預覽版發布 安裝套件。
從 harness-switching 食譜 開始。它會在全部六個 harness 選擇器上執行相同的模型、Python 工具、MCP 工具與後續追蹤。加入 --temporal 以使用可持久執行來嘗試相同任務。食譜集合 也涵蓋串流、核准、子 agent 與 worker 復原。
在另一個 harness 上試試您的工作流程，並 告訴我們結果如何。