Hive 教程：给多 Agent 任务补上 Harness，而不是再写一条链

很多多 Agent 项目看起来都挺热闹：一个规划，一个执行，一个检查，再来一个总结。演示的时候顺滑，真塞进业务流程，麻烦就来了。中途失败怎么办？状态丢了怎么办？两个 Agent 写冲突了怎么办？谁来判断它该停手？

Hive 的切口不是再做一个花哨 Agent，而是做 harness。也就是给多 Agent 任务补上状态、恢复、观测、记忆和人工监督。这个方向比“几个 Agent 一起聊天”朴素，但更接近生产。

准备 Python 3.11 以上、Node、Docker 和 Git。然后克隆项目：

git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
./quickstart.sh

Windows 可以用 PowerShell：

git clone https://github.com/aden-hive/hive.git
cd hive
.\quickstart.ps1

第一次启动不要急着接业务系统。先用一个玩具任务观察它怎么拆任务、怎么保存状态、怎么暴露失败。

Hive 适合长链路，不适合一问一答。一个合适的入门任务可以是：让多个 Agent 分别完成需求拆解、代码修改、测试补齐、文档更新。

任务说明别写成一句话。要明确输入、产出和停止条件：

目标：给一个示例项目增加导出 CSV 功能
输入：现有仓库和需求说明
产出：代码修改、测试、变更说明
停止条件：测试通过，人工确认后才能合并

多 Agent 不是越自由越好。它们需要的是清晰边界，不是大片草原。

Hive 提到 role-based memory。这个点很关键。记忆不应该只记录“用户喜欢简洁”这种偏好，还要记录角色在项目里的工作方式。

比如 reviewer 记住常见代码风格，tester 记住回归命令，planner 记住业务约束。这样下一次任务才不会每个 Agent 都从零开始。

可以把角色记忆拆成三类：

项目规则：目录结构、测试命令、发布流程
角色经验：某类任务容易出错的地方
人工偏好：哪些变更必须先问，哪些可以直接做

记忆的价值不是让 Agent 显得懂你，而是减少下一次沟通成本。

生产流程里，Agent 一定会失败。模型报错、工具超时、测试不通过、上下文不够、权限不够，都很正常。

Hive 这类 harness 要看的不是“能不能一次成功”，而是失败后能不能恢复。

验收时可以故意制造几个失败：

断开一个外部接口
让测试命令返回失败
给出不完整需求
制造一个文件冲突

观察系统会不会记录失败原因，会不会让 Agent 乱猜，会不会把问题交回给人。能失败得清楚，比偶尔成功更重要。

多个 Agent 并行干活时，最怕共享上下文变成垃圾桶。所有中间想法、日志、猜测都扔进去，最后谁也读不懂。

建议把信息分层：

共享区：任务目标、关键约束、最终决策
角色区：每个 Agent 自己的中间推理和草稿
审计区：工具调用、文件变更、失败记录

共享区越干净，协作越稳。隔离区越清楚，出了问题越容易追。

很多人一听 human-in-the-loop，就觉得是降低自动化程度。其实不是。人工监督最好的位置，是关键闸门：立项、权限、合并、外发、生产写入。

可以设四个门：

计划门：任务拆解后先确认
权限门：访问外部服务前确认
合并门：修改通过测试后确认
复盘门：失败任务必须留下原因

有闸门，Agent 才能跑得更远。没有闸门，只能跑最浅的玩具任务。

如果你只是让模型写一段脚本，或者做一个一次性小改动，没必要上多 Agent harness。复杂系统会吃掉你的时间。

Hive 更适合业务流程：需要长期运行、需要审计、需要多人协作、需要任务恢复、需要角色记忆。它解决的不是“Agent 能不能做”，而是“Agent 做坏了怎么办”。

多 Agent 真正进入生产，不靠热闹，靠纪律。Hive 这类工具的意义，就是把纪律做成运行时的一部分。