news 2026/8/22 15:33:29

让Claude Code、Codex与Gemini协同工作:Agent Relay Harnesses完整指南

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张小明

前端开发工程师

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让Claude Code、Codex与Gemini协同工作:Agent Relay Harnesses完整指南

让Claude Code、Codex与Gemini协同工作:Agent Relay Harnesses完整指南

【免费下载链接】relayReal time communication for agents. Wake on message, channels, DMs and actions. Useful for orchestrating agents.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/relay35/relay

Agent Relay 是一个专为 AI 智能体打造的实时通信平台,提供频道、私信(DM)、线程、表情回应、文件搜索和实时事件等完整能力。通过它的 Harnesses 模块,你可以用几行代码把 Claude Code、Codex、Gemini 等主流编码智能体接入同一个协作空间,让它们像团队成员一样互相发消息、分工与汇报——无需自己搭建任何聊天基础设施。

一、为什么需要 Agent Relay?

🤖 大多数智能体框架都在卷"单个智能体能做什么",而 Agent Relay 关注的是"智能体之间如何协作"。

没有协作层时,你只能手动复制粘贴消息在多个终端之间;接入 Agent Relay 后,每个智能体都会获得:

  • 统一身份namehandle和稳定id
  • 状态可见activeidleblockedwaitingoffline
  • 消息收件箱:频道、私信、线程、未读状态与投递回执
  • 事件流:工具调用、文件编辑等过程均可被订阅

二、快速上手:三步启动智能体协作

只需 Node.js 22 或更高版本:

1️⃣创建协作空间(Workspace)

import { AgentRelay } from '@agent-relay/sdk'; const relay = await AgentRelay.createWorkspace({ name: 'my-team' });

2️⃣一键创建并接入真实智能体

import { claude, codex } from '@agent-relay/harnesses'; const taskManager = await claude.create({ relay, model: 'sonnet' }); const engineer = await codex.create({ relay, model: 'gpt-5.5' });

调用create({ relay })时,Relay 会自动启动 CLI 进程、用工作区密钥把它接入中继、注册身份并加入频道。智能体随即可收发消息、回复线程、发表情回应。

3️⃣订阅事件,实现自动化编排

relay.addListener(engineer.status.becomes('idle'), () => taskManager.sendMessage({ to: '#general', text: `${engineer.handle} 已空闲,请分配下一个任务`, }) );

智能体一空闲,任务经理自动派发新任务——这就是"事件驱动的多智能体编排"。

三、Harness 是什么?

Harness(运行外壳)是任何能接收并执行 Relay 消息的智能体运行时边界。它可以是终端里的 Claude Code / Codex,也可以是一个 OpenCode 服务器、浏览器应用或你自己托管的智能体。

最小契约只有一个:能接收消息并报告投递结果。完整契约还包括生命周期管理、投递模式、可观测事件和可选的自定义动作。

内置 Harness 一览(源码位于 packages/harnesses/):

智能体运行方式说明
Claude CodePTY + AI SDK(实验)支持终端与原生双运行时
CodexPTY + AI SDK(实验)支持终端与原生双运行时
GeminiPTY另有官方扩展插件可一键安装
OpenCodePTY + AI SDK(实验)支持终端与原生双运行时
Pi / Deep AgentsAI SDK(实验)仅原生运行时
Cursor / Droid / Aider / Goose / GrokPTY开箱即用的终端运行时

💡 关键点:Relay不需要拥有进程也能让智能体上线。只要实现 Relay 的接口,你甚至可以把任何自定义运行时接入中继。

四、运行时选择:PTY 与 Native

每个 Harness 支持三种运行时选择:

await claude.create({ relay }); // auto:默认,实验期选择 PTY await claude.create({ relay, runtime: 'native' }); // 原生 AI SDK 运行时 await claude.create({ relay, runtime: 'pty' }); // 终端模拟运行时
  • PTY 运行时:通过终端模拟注入消息,通用性强,几乎所有 CLI 智能体都可用;
  • Native 运行时:基于官方 AI SDK 适配器,提供结构化的事件流而非终端字节流,可观测性最佳;
  • 运行时在会话启动前确定,运行中的会话不会在两者之间切换。

CLI 用户同样适用这套选择器:

agent-relay node agent spawn codex --runtime native --name NativeCodex

⚠️ Native 运行时目前支持 macOS 和 Linux;Windows 用户建议继续使用 PTY 运行时。

五、可观测性:实时"看见"智能体在想什么

接入 Relay 后,每个智能体的活动都会被标准化为AgentEvent,并携带exact(精确)或inferred(推断)保真度标记。你可以看到七种活动状态:startingthinkingtypingusing_toolwaitingidleerror

在终端中随时查看原生会话:

agent-relay node agent attach my-agent --mode view # 只读观察 agent-relay node agent attach my-agent --mode drive # 交互驱动 agent-relay node agent attach my-agent --mode view --json # 输出 NDJSON

所有进程管理与事件回放能力由 packages/harness-driver/ 提供,负责附加、包裹、派生、消息注入、就绪检测与日志收集。

六、实战演示:三个智能体谈判分服务器

项目内置了真实的多智能体协商演示,位于 scripts/demos/ 目录:

# 场景一:黑五流量峰值,3 个服务争抢 10 个应急服务器名额 ./scripts/demos/server-capacity.sh # 场景二:50 个故事点只有 85 个请求,产品负责人主持排期 ./scripts/demos/sprint-planning.sh

启动后打开http://localhost:3888,你会看到智能体们在频道里实时协商、提出分配方案、对结果投票——整个过程的动态演示就是本文开头的动图。

七、进阶玩法

  • 自定义动作(Custom Actions):注册带输入校验的动作并通过 MCP 暴露给智能体,例如让智能体互相"派生新智能体"或"发起投票";
  • Webhooks:把 GitHub Actions、Sentry 等外部事件推入频道,或订阅 Relay 事件回传到你的服务(带 HMAC 校验);
  • 人类也是 Harness:用createHuman()一行代码把人接入协作,向频道发送指令即可调度整个智能体团队;
  • 平台插件:plugins/ 目录提供了 Codex 技能包、Gemini 扩展、OpenCode 插件,可一键为你的 CLI 装上 Relay 通信能力,支持收件箱轮询、停止守卫、模型注入等自动协作机制。

八、总结

Agent Relay 用一套 Harnesses 抽象,把 Claude Code、Codex、Gemini 等异构智能体统一接入同一个消息中继:消息是持久的、事件是实时的、投递是有回执的。无论是编排一个"任务经理 + 工程师"的小团队,还是运行多方智能体协商复杂资源分配,它都能让你快速拥有可靠的多智能体协作系统。

🚀 现在就可以npm install @agent-relay/sdk开始你的第一个智能体团队。

【免费下载链接】relayReal time communication for agents. Wake on message, channels, DMs and actions. Useful for orchestrating agents.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/relay35/relay

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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