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Agav

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介绍

Agav 是面向 macOS、Linux 和 Windows 的 开源、终端原生 AI 编程智能体（兼 Harness）。它的主张是：成本效率应该做进 harness——可缓存前缀、限制工具输出、裁剪搜索、切断无效循环——而不只是换更便宜的模型。在他们用同一套 GPT-5.6 Luna 计价的 Terminal-Bench 2.1 对比中，Agav 估算花费比 Codex 约低 49%，通过率也更低（60.4% vs 76.6%）。

功能包括中途切换模型（含 Ollama）、MCP 工具、子智能体、本地项目记忆、团队 SSO/策略，以及约 27–39 MB、curl | bash 一键安装。

解释

Harness 杠杆

  • 对话前缀缓存与稳定尾巴，避免 git/时间戳噪声打穿缓存；
  • 工具输出上限（约 40 KB / 2000 行），溢出落到磁盘；
  • 搜索跳过 node_modules / .git / dist；
  • 迭代预算与用量回执，方便审计花费。

取舍

更便宜不等于更强：他们公布的 TB2.1 数字是成本更低、通过率也低于 Codex。请用自己的任务再评估。

用法

  1. 安装：curl -fsSL https://agav.dev/install.sh | bash。
  2. 配置模型端点（云端或 Ollama）以及可选的 MCP 服务器。
  3. 在仓库中运行 Agav；用 /model 切换模型；长任务后查看用量回执。
  4. 团队场景可阅读 agav.dev/teams 上的 SSO / 策略文档。