OpenRouter 发布两个基于 Agent SDK 的 Agent 脚手架 Skill

我们构建了两个技能，用于构建你自己的 agent harness。第一个是create-agent-tui，它搭建了一个完整的终端 UI，外观可自定义——横幅、工具显示样式和输入字段，你可以匹配 Codex 的风格或 Claude Code 的风格。第二个是create-headless-agent，它为 CLI 工具、API 服务器、队列工作器和流水线搭建了一个无头 agent——没有终端 UI，只有结构化的输入/输出。

将 Claude Code、Codex、Cursor 或任何兼容技能的 agent 指向任一技能，描述你想要的内容，它就会生成一个完整、可运行的 TypeScript 项目。两者都运行在最近发布的 Agent SDK 上，并可与 OpenRouter 上的任何模型配合使用。

既然市面上已有许多优秀的商业 harness，为什么还要自己动手？

你想要对界面外观、工具或循环进行细粒度控制
你想要一个可以随产品一起发布的最小化 harness
你想要了解 agent 的工作原理，以便更好地使用和调试它们

Agent TUI input style

现在就开始构建你自己的吧

如果你还没有，获取一个 OpenRouter API 密钥
Install the skill you want in your coding agent:
- Agent TUI：gh skill install OpenRouterTeam/skills create-agent-tui
- 无头 agent：gh skill install OpenRouterTeam/skills create-headless-agent
告诉你的 agent 为你构建一个编码助手，以及什么会让你的助手与众不同
Run the generated project:
- Agent TUI：bun install && bun run start
- 无头 agent：bun install && bun run src/cli.ts -m '~anthropic/claude-opus-latest' -p "What's in this repo?"

该技能在调用时会呈现一个交互式清单。你选择所需内容：服务器工具（网络搜索、日期时间、图像生成）、本地工具（文件读/写/编辑、grep、glob、shell 等）、harness 模块（会话持久化、上下文压缩、工具审批门控）和斜杠命令（/model 用于即时切换模型，/new 用于开启新对话，/export 用于保存为 Markdown）。完成选择后，它会生成完整项目并使用 tsc 验证类型。

终端 UI 的每个部分开箱即可自定义。三种工具显示样式（emoji 标记、分组操作标签或极简单行），三种输入样式（适应终端主题的全宽块、带边框的行或纯 readline），三种加载动画（渐变微光、旋转指示器或尾随点），以及自定义 ASCII 横幅。你也可以直接描述你想要的内容，技能会生成自定义样式。

生成的项目归你所有，可随意修改。添加特定领域的工具，接入不同的入口点（该技能包含 HTTP API 服务器的模板），为长对话附加上下文压缩，或将其精简到最低限度。

两个技能都依赖 Agent SDK 来实现可信的内部循环

两个技能都会生成两层代码。内层是 Agent SDK：一次 callModel 调用即可处理整个 agent 循环（模型调用、工具执行、多轮循环、停止条件、流式传输、成本跟踪）。外层是技能围绕它生成的一切：配置、工具定义、会话管理、入口点，以及——在 TUI 技能的情况下——终端界面。

以下是生成的 src/agent.ts，已精简至核心部分：

import { OpenRouter } from '@openrouter/agent';
import type { Item } from '@openrouter/agent';
import { stepCountIs, maxCost } from '@openrouter/agent';
import { tools } from './tools/index.js';

const client = new OpenRouter({ apiKey: config.apiKey });

const result = client.callModel({
  model: config.model,
  instructions: config.systemPrompt,
  input: userMessage,
  tools,
  stopWhen: [stepCountIs(config.maxSteps), maxCost(config.maxCost)],
});

那一次 callModel 调用就是整个 agent 循环。SDK 调用模型，检查输出中的工具请求，根据你的 Zod schema 验证参数，执行工具，将结果反馈回去，并重复此过程，直到触发停止条件。

该技能在此基础上通过遍历 result.getItemsStream() 来实现流式传输。每个条目都有类型，并携带完整的当前状态：message 条目携带目前为止的完整助手文本，function_call 条目携带工具调用，function_call_output 条目携带结果，reasoning 条目携带模型思考。生成的 src/renderer.ts 将这些转换为带有 token 计数和工具调用摘要的整洁终端显示。

工具位于 src/tools/ 中，每个工具一个文件。每个工具使用 SDK 的 tool() 函数，配合用于输入的 Zod schema 和一个带类型的 execute 函数。服务器工具（网页搜索、日期时间）更简单：serverTool({ type: 'openrouter:web_search' })，OpenRouter 在服务器端执行它们，客户端零代码。

配置通过三层流转：硬编码默认值、可选的 agent.config.json 文件和环境变量。你可以在配置文件中设置首选模型和成本限制，并通过 AGENT_MODEL=openai/gpt-5 npm start 按会话覆盖它们。

会话持久化将每条消息写入 JSONL 文件。下次运行时，harness 可以重新加载对话历史，并将其作为 Item[] 数组传回 callModel，从你上次中断的地方继续。

这些模式来自顶级 harness

该技能借鉴了三种生产级 agent 架构：

pi-mono 的编码 agent：三层分离（配置、agent 循环、工具）、JSONL 会话、可插拔的工具操作
Claude Code：带有只读和破坏性标志的工具元数据、由静态和动态上下文组成的系统提示词
Codex CLI：分层配置（默认值、配置文件、环境变量）、带会话缓存的审批流程

这些模式已融入生成的代码中，但 Agent SDK 才是让整个东西保持紧凑的关键。如果没有 callModel 处理 agent 循环、工具验证、流式传输和成本跟踪，你就得自己编写数百行的循环管理代码。该技能完全专注于应用特定的部分，因为 SDK 处理了其他所有事情。

无头技能遵循相同的架构，但完全去掉了 TUI 层。生成的 CLI 不是 REPL，而是通过 --prompt、位置参数或管道 stdin 接受提示词，并输出纯文本、NDJSON 事件流，或仅输出退出码。

有两个特性在生产使用中尤为突出。429/5xx 安全重试：生成的 runAgentWithRetry 包装器以指数退避重试瞬时 API 错误——但仅在尚未执行任何工具调用时。一旦像 file_write 或 shell 这样的变更型工具运行过，从初始提示词重放 agent 会导致副作用重复执行，因此重试会立即抛出异常。使用 --output-schema 的结构化输出：传入一个 JSON Schema 文件，CLI 会用 Ajv 根据它验证 agent 的最终响应，验证失败时以代码 2 退出。解析器对 markdown 代码围栏具有容错性，因此即使模型将 JSON 包裹在代码块中也能正常工作。

完整的 callModel API 参考，请查看 SDK 文档。详细演练请参阅 Build Your Own Agent TUI 和 Build Your Own Headless Agent 指南。要在 Agent SDK 之上构建自己的技能，请从 skills 仓库开始。