同一个低成本模型，套在不同编码 Agent 的循环里，表现可能差一大截：有的框架把工具结果压得很短，有的会反复追问，有的默认就带计划与复盘。Open Interpreter 的新 Rust 版本把这件事做成了可切换的开关——它是 OpenAI Codex 的一个分叉，专门面向 Kimi、GLM、DeepSeek 这类低成本模型，用 /harness 模拟各家 Agent 的运行框架。本教程按官方 README 与 Quickstart 六步走完：安装、选模型、切 harness、跑一次性任务、复用可移植配置、接进编辑器与 SDK。
先弄清：这版 Open Interpreter 和老版不是一回事
官方仓库首页有一句很关键的说明：这是基于 Codex 的新 Rust 版本，原来的 Python 项目已交由社区维护，独立在 endolith/open-interpreter。所以你在旧博客里看到的 pip install open-interpreter、interpreter --local 之类的写法，对这一版并不适用。它现在提供的是一套 Codex 兼容的终端面：
| 能力 | 官方说法 | 本教程落在哪步 |
|---|---|---|
| Harness Emulation | Codex 分叉，用 /harness 切换模拟各家 Agent 循环 | Step 3 |
| Provider 无关 | TUI 里用 /model 切服务商与模型，支持任何 OpenAI 兼容接口 | Step 2 |
| ACP / Codex 兼容 | interpreter acp 给编辑器用；SDK 用 codexPathOverride 一行换执行端 | Step 6 |
| 可移植配置 | 复用 AGENTS.md、.agents/skills、MCP、hooks、permissions | Step 5 |
版本口径要自查：官方 README 顶部标注「Today: Kimi K3 is here」，说明首页内容随模型发布更新，命令面也可能随版本变化。教程里的命令按本次核对的官方 README 与 Quickstart 撰写；动手前请对照仓库根目录 README 与你装的这一版的 CLI 帮助再确认一次，不要把旧版 Python 项目的命令混进来。许可证为 Apache-2.0。
Step 1：安装 Rust 版，确认能起来
i 启动官方给的是一条脚本安装，没有 pip 路线。装完在终端敲 i 或全称 interpreter 都会进入交互式 TUI：
# macOS / Linux：官方安装脚本
curl -fsSL https://www.openinterpreter.com/install | sh
# Windows（PowerShell）：官方安装脚本
irm https://www.openinterpreter.com/install.ps1 | iex
# 装完进入一个真实项目目录再启动，别在家目录直接开
cd my-project
i
# i 是 interpreter 的短命令，两者完全等价
interpreter管道安装风险：curl ... | sh 与 irm ... | iex 都是把远端脚本直接交给 shell 执行。在公司机器或含敏感凭据的环境里，先把脚本下载到本地读一遍再执行；确认域名是 www.openinterpreter.com 而不是第三方镜像。官方也在 README 里把这条作为标准安装路径，但审阅脚本的责任在你。
Step 2：选服务商与模型，用 /model 随时换
官方 Quickstart 写明刚装好运行时会引导 provider setup：可以用 ChatGPT 账号登录、填 API Key、通过 Ollama / LM Studio 接本地模型，或配置其它兼容服务商。会话中改配置用 /model：
# 进入 TUI 后，在输入框里敲斜杠命令（不是终端命令）
/model # 切换服务商与模型
/permissions # 查看或调整当前会话的权限边界
# 想给任意 OpenAI 兼容服务商强制走 Chat Completions 协议：
interpreter --chat-completions
interpreter exec --chat-completions~/.openinterpreter。请照官方 Authentication / Providers / Configuration 文档填写，不要照抄其它项目里的环境变量名。密钥与费用：API Key 不要写进仓库、不要贴进工单或截图；用本地模型可避免这部分外发，但本机推理同样占用 CPU / 显存。切换云端服务商后，任务会按新服务商计费，先在控制台设额度上限再跑长任务。
Step 3：用 /harness 把模型放进合适的运行框架
这是本版最值得动手试的功能。在 TUI 输入 /harness，官方 README 列出的可选值为下面九项；切换的是 Agent 循环与提示组织方式，不是模型权重：
# 在 TUI 输入框内敲：
/harness
# 官方 README 列出的全部可选值
native
claude-code
claude-code-bare
zcode
kimi-code
kimi-cli
qwen-code
deepseek-tui
swe-agent
minimal选型的经验法则是「让模型跑在它被调优过的那套循环里」：官方 README 顶部说明它已用 Rust 重新实现了 provider 推荐的 Kimi Code harness，用来发挥 Kimi K3 的能力；qwen-code、deepseek-tui、zcode 对应各家模型自家 CLI 的习惯；minimal 与 native 适合作为对照基线。切完用同一条任务各跑一次，比较修改点数量与是否跑偏，比看宣传更靠谱。
/harness。把两次的改动 diff 留下来，就能看出哪套循环更贴你的模型。别把 harness 当成能力上限：框架模拟调整的是工具调用与上下文组织，不能让模型凭空具备推理能力；切错档反而可能增加轮次与 token 消耗。官方 README 也说明 provider 与模型清单是脚本生成的，不是手写的 Rust 常量，具体可用模型以你本地的 provider 目录与官方文档为准。
Step 4：跑一次性任务、审批与续跑
官方 Quickstart 给了一组常用命令，覆盖交互、带提示启动、无界面单次执行、续跑与改动审查。建议先用只读类任务验证链路，再放开写权限：
# 启动交互式 TUI
i
interpreter
# 带一句提示直接开始
interpreter "explain this repo"
# 不开 TUI，跑一次就退出（适合脚本 / CI 里调用）
interpreter exec "summarize the current diff"
# 接着上次会话继续，保留对话、上下文与工作目录
interpreter resume --last
# TUI 内审查改动；等价的命令行写法：
/review
interpreter exec review --uncommitted/permissions 可在会话中查看或调整。先拿 summarize the current diff 这类不改文件的任务试跑，是最省事的验收方式。沙箱不是免死金牌：README 只说命令运行在 macOS / Linux / Windows 的原生沙箱里，并支持 exec、MCP、skills、hooks、permissions；它没有承诺沙箱能拦住所有文件读写或网络访问。跑在一个含 .env、密钥或生产配置的仓库前，请用独立副本，并逐条审阅它提出的命令。
Step 5：把配置做成可移植的，不绑死在这一个工具上
官方专门写了 Portability 一节：产品目标是优先用中性、共享的标准与目录，让用户写的东西保持为可读文件。当前明确支持的共享面有下面这些，新技能应放进 .agents/skills 而不是产品私有目录：
# 项目级常驻指令（放到仓库根目录）
AGENTS.md
# 共享技能目录：项目级与用户级
.agents/skills/
~/.agents/skills/
# 官方明确列出的共享协议与能力
# AGENTS.md / .agents/skills / MCP / ACP / Codex exec 协议
# 产品私有目录仅用于配置与运行态，不要往里塞用户资产
~/.openinterpreteragent-browser 在真实浏览器里操作网页应用，或用 trycua 操作与测试原生应用。把项目约定写进 AGENTS.md 后，换到别的兼容 Agent 也能继续用，这是这套目录设计最实用的地方。兼容边界以官方 Portability 文档为准：README 说明旧的产品私有技能目录仍可读，只是为兼容保留；它同时写明 Codex 兼容指 interpreter acp 与 Codex exec 协议，并不等于 Codex 的全部插件、hooks 语义都能照搬。迁移时逐项验证，别假设「同协议即同行为」。
Step 6：接进 ACP 编辑器与现有 Codex SDK
官方 README 给了两条接入路径：编辑器侧把客户端配置成启动 interpreter acp；已经在用 OpenAI Codex SDK 的项目，则只需把二进制路径覆盖成 interpreter，其余 SDK 代码不动。
# ACP：让兼容 Agent Client Protocol 的编辑器 / 客户端拉起本工具
interpreter acp
# Codex SDK：官方 README 给出的改动只有这一行
- const codex = new Codex();
+ const codex = new Codex({ codexPathOverride: "interpreter" });
# 本地无凭据验证 Codex exec 协议兼容性（官方 README 提到该脚本）
scripts/test-codex-sdk-compat.sh
# 官方还给出一个本地流式 Web 聊天的上手文档：
# docs/streaming-web-chat.md；完整客户端见 Interpreter Workstationscripts/test-codex-sdk-compat.sh 是官方标注的「本地、无需 provider」兼容性检查，适合在接真凭据之前先跑一遍。接入前确认三件事：① 客户端确实支持 ACP，配置的是命令而不是 URL；② SDK 版本与 codexPathOverride 字段一致，字段名写错会静默回退到原 Codex；③ 覆盖执行端后，权限、审批与计费都按新执行端的配置走，先在测试仓库里验证。
常见问题 FAQ
| 现象 | 排查方向 |
|---|---|
照旧教程 pip install 后命令不对 | 本教程讲的是 Rust 版；旧 Python 版已迁到 endolith/open-interpreter，两套用法不通用 |
/harness 里没有想要的模型名 | 那是框架名不是模型名；模型用 /model 选，harness 用 /harness 选 |
| 本地模型连不上 | 先确认 Ollama / LM Studio 服务已起，再按官方 Local models 文档填地址；需要强制 Chat Completions 时加 --chat-completions |
| 切换 harness 后效果反而变差 | 换回 native 或 minimal 做基线，只保留一个变量做对比；框架模拟不改变模型能力 |
| 编辑器里拉不起来 | 确认客户端支持 ACP 且配置为启动 interpreter acp，命令需在 PATH 中可执行 |
| 凭据不知存到哪里 | 查官方 Authentication 文档；产品级配置与运行态在 ~/.openinterpreter，共享技能在 .agents/skills |
做到哪一步算成功
依次满足下面四条，就算完整跑通：① i 能进入 TUI 且 provider 引导可完成；② interpreter exec "summarize the current diff" 能返回当前仓库改动的摘要；③ 切一次 /harness 后同一任务仍能正常结束，且你留得下两次 diff 做对比；④ scripts/test-codex-sdk-compat.sh 或 ACP 编辑器里至少有一条链路通过。做到这些，再考虑把云端 Key 与写权限放开。
最后再提醒一次：本教程所有命令来自官方仓库 README、Quickstart 与其链接的文档；官方页面会随版本更新，文中未给出的参数、路径与版本号请以你安装当天的官方文档为准，不要凭印象补全。