01 / THE SIGNAL

我们发现了什么

让 AI 智能体长时间跨桌面应用和 CLI 运行，同时保留任务状态，并在复杂工作流中可靠地取得进展。

  • 来源：GitHub（发现于 2026-08-05）
  • 证据等级：D · 发现产品或需求信号，暂未获得可核验的商业证据。
  • 商业模式：待核验
  • 主题：独立产品
  • 初筛评分：18.3/100 · 收录 1 次
#独立开发#待验证#产品发现
02 / SOURCE & EVIDENCE

证据，比故事更重要。

发现产品或需求信号，暂未获得可核验的商业证据。

规则清洗与初筛，未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。

引用与数字披露

来源类型（原作者自述／第三方测算／媒体转引）需采集端标注，本版尚未落字段。

短句引用
作者
未标注
出处
https://github.com/AMAP-ML/LongHorizon-Harness
抓取日期
来源类型
未标注
数字口径
币种
未标注
口径
未标注
披露主体
未标注
披露日期
未标注

中文辅助译文（全文）

长时段计算机使用框架。在长时间内跨桌面应用和 CLI 运行 AI 代理，同时保留任务状态并在复杂工作流中取得可靠进展。具备全新上下文执行、持久化已验证状态、独立审计、可恢复进度，以及原生 Claude Code / Codex / OpenClaw 集成。

译文由上游机器翻译生成，可能有误；判断请以英文原文为准。

英文原文（来源本站未改写）

The long-horizon computer-use harness. Run AI agents across desktop apps and the CLI for extended periods while preserving task state and making reliable progress on complex workflows. Features fresh-context execution, durable verified state, independent auditing, recoverable progress, and native Claude Code / Codex / OpenClaw integration.

出处https://github.com/AMAP-ML/LongHorizon-Harness抓取日期 · 采集源 GitHub

03 / EVIDENCE GAPS

这条还缺什么证据？

下面每条都由本条已有字段推出（等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示）， 本站不生成推测性结论；通用验证方法放在方法论页。

  • 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径；第三方数据源（如 GetLatka）只作旁证，需标注来源与时点。
  • 商业模式未定确认按席位／按用量／授权还是开源托管版收费；开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
  • 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品；社区热帖数量不等于商业进展。

通用验证清单（谁有这个问题／谁愿意付费／一个人能交付哪一小步）见我们的筛选方法。

04 / SIGNAL HISTORY

发现时间线