最近，AI Agent基础设施公司Runta发起了一场名为FrontierHarness v1.1的Agent Harness横评，把Claude Code、Codex CLI、OpenCode等21组Harness配置拉到一起，看看谁的任务完成能力更强、成本更低。

双十一那天，榜单第一名是Codex CLI，第二名是Pi，这两个都是大家比较熟悉的AI编程工具。

但排在第三名的，竟然是一个顶着小女孩Logo的Harness项目。

是不是梦回Hermes Agent营销时期的广告语了。不过，这回的主角它叫Alma。

该评测中，Alma每成功完成一道题平均花费约0.80美元，Claude Code为0.94美元，成本低约16%。

这个项目的开发者是之前介绍过的Magpie项目作者yetone《让Claude Code用Kimi，Codex用DeepSeek！开源项目magpie火了》。

来源：2026年11月11日榜单，该榜单每天都在变更，仅供参考

因为Magpie的好评如潮，yetone老师最近在开发者社区的关注度相当高，网友们甚至给他起了一个响亮的外号——“叶天帝”。

他还专门在X上发帖调侃，大家总叫他“叶天帝”，甚至有人叫他“老叶”，搞得自己刷X时，总觉得是在用一个姓叶的人的账号。

不过也招架不住网友的热情，yetone今天明确表示自己不喜欢这种带有个人崇拜色彩的称呼。

那么，这个由独立开发者打造的Agent Harness项目到底有什么特别的设计？

与常见Agent类似，Alma能够读取和修改文件、执行终端命令、搜索网页，并支持Skills、MCP以及多种大模型。

Alma主要在模型调用、长期记忆和多Agent管理方面多做了一些设计。

（1）支持为工具调用单独配置Tool Model，不必所有任务都交给主模型完成。

这种设计可以避免每次执行简单操作都调用价格较高的主模型，从而减少部分Token开销。

（2）强调跨对话的长期记忆能力，不是只依赖当前聊天窗口的上下文。

Alma的长期记忆采用基于Embedding的语义检索机制。它会从历史对话中提取重要信息，将其转换为语义向量保存下来。

当用户发起新任务时，Alma可以先通过AI重写搜索问题，再检索语义相近的历史记忆，并根据相似度阈值筛选相关内容，提供给主模型作为上下文。

（3）Alma最近整合了Herdr，将Claude Code、Codex、Pi等编程Agent集中到了同一个聊天界面中。

用户可以同时安排Claude Code修改前端、Codex开发后端、Pi检查代码，就不需要打开三个终端窗口来回切换。

Alma会根据Agent的运行情况，将会话划分为Working、Done和Needs You等状态。当某个Agent需要用户确认命令、回答问题时，对应会话就会进入Needs You区域。

开发者不用一直盯着Agent运行，可以优先处理那些真正需要人工介入的任务。

（4）Alma还把这套多Agent管理能力搬到了手机上。

用户在电脑上启动Claude Code、Codex等Agent后，可以通过iPhone或Android手机远程查看任务进度、回复问题、批准操作。

对于Mac用户，Alma还提供远程桌面功能，可以直接通过手机查看电脑屏幕，并进行点击、滚动、输入等操作。

为了实现跨网络连接，yetone还开源了Alma Relay远程中继服务。

开发者可以通过Docker或Cloudflare Workers自行部署服务器，让手机和电脑在不同网络下建立连接。

该中继服务支持端到端加密，默认加密模式下，中继服务器只负责传输数据，无法直接读取加密的通信内容。

整体来看，Alma并没有在文件编辑、终端操作等基础工具上做出完全不同的设计，重点放在了如何降低模型调用成本、让Agent记住长期信息，以及如何让一个人更方便地管理多个持续运行的Agent。

首先进入Alma官网，下载对应操作系统的安装包。

Alma支持Windows、macOS、Linux，还提供iPhone和Android移动端版本。

安装并配置完模型API，就可以体验Alma了。也可以通过yetone自家工具Magpie调用已配置的模型。

上手后的第一感觉，就是这个Agent的功能非常全。

左侧可以管理不同项目和会话，中间是Agent对话区域，右侧则集成了文件、代码变更、提交、终端、浏览器和工具等功能。

我打开了浏览器预览，不过由于当前工作目录还没有创建网页文件，Alma提示无法识别项目类型。

但是它有一个比较友好的设计，就是旁边可以直接点用AI修复，也不用输入啥指令很丝滑就能解决一些问题。

另一个比较直观的感受是，Alma对工具调用的控制比较细。

点击聊天框中的工具设置，可以看到网页抓取、网页搜索、Glob文件搜索、ripgrep搜索、文件读取、补丁编辑、文件写入、Shell终止、任务委派等一系列功能。

用户既可以选择自动模式，让Alma根据任务自行决定调用哪些工具，也可以手动勾选需要开放的工具。

在Alma的设置页面中，有设置Agents专业团队管理功能。

预设了Designer、Product Manager、Developer、Researcher、Operator、Planner等不同职责的成员。

用户可以启用多Agent协作，让Alma根据任务需要，将不同工作交给对应的子Agent处理，并且还允许子Agent继续向其他专业Agent委派任务。

除此之外，Alma还提供了Team团队功能，可以让多个Alma实例通过连接地址加入同一个团队。

感觉Alma几乎把当前AI Agent常见的能力都整合进了一个界面，并且很多功能都有现成的图形化操作入口，降低了不少上手门槛。