多個 Agent 怎麼一起管：Omnigent 的 meta-harness、Policy 與跨裝置 Session
Databricks 開源的 Omnigent 把 Claude Code、Codex、Cursor、Pi 等 harness 包在 Runner/Server 與 Omnibox 沙盒之上，用三層 Policy 與可分享的持久化 Session 讓模型與 harness 一鍵替換，9.3k stars 的 alpha 專案。
5 篇文章
Meta-Harness 與 Agent 治理
Meta-Harness 與 Agent 治理 系列文章
同名不同層：meta-harness、ACP、HarnessAgent 與 Flue 到底在爭哪一層
同一個詞 meta-harness 其實指兩種東西：Databricks 的控制面與 Stanford 的優化迴圈。本文用 MCP/ACP/Runtime/meta-harness 四層模型，對照 Omnigent、Zed ACP、Vercel HarnessAgent 與 Cloudflare Flue 的定位。
同一個多 Agent 任務，四種寫法：Omnigent YAML、LangGraph、CrewAI 與 Goose
用同一個 Polly 任務（平行 git worktree + 跨廠商審查）對照四種多 Agent 寫法：Omnigent 以 YAML 在 Server 層治理、LangGraph 以 StateGraph 精準控流程、CrewAI 以角色扮演快速拼裝、Goose 以 Recipe 跑單機自動化，對比 token、延遲與可維護性的真實取捨。
治理深水區：Policy、Omnibox、Spend 與憑證代理
Omnigent 把治理從 prompt 抽到 Server 層的 Policy 引擎：Python 函式回 allow/deny/ask，三層堆疊疊加 cost budget 與 tool caps，搭配 Omnibox 以 bwrap/seatbelt 做 OS 原生隔離與 egress 憑證代理；本文對照 FailproofAI、DashClaw 等五套治理方案的定位與決策表。
ADE 工作台對決：ADE、Superset、Herdr 與 Orca 怎麼選
把 ADE 類工作台分成四種哲學：arul28/ADE 的 Brain+Lane、Superset 的 100+ agents IDE、Herdr 的 Rust 常駐 runtime，以及 Kadro/Orca 的版面與 Fleet 取向；用一張對照表與選型決策樹幫你判斷何時該用水槽、而非 Omnigent 這類控制面。