这周 GitHub 上两个项目，把「人在回路」做成了两个极端。t3code 把编码 Agent 的控制面做成手机、网页、桌面三端，48,517 星，本周涨了 1.6 万；agent-autoloop 反着来，没有常驻界面，Agent 干完就退出，只有拿不准时才给你发一张卡片，11 月 3 日建仓，三天 3,345 星。一个让你随时接管，一个只在拍板时找你。相同的是，它们都不生产模型，只解决「人什么时候该出现」。
一、t3code：手机是遥控器，活还在你机器上干
先给结论：t3code 不是 Agent，也不是 Harness，而是 Harness 上面的控制面——Harness 是把模型变成 Agent 的那层，Claude Code、Codex 都是。你机器上装好并登录哪个 CLI，它就能接管哪个，目前列了 Claude Code、Codex、Cursor、Grok Build、OpenCode、Google Antigravity 和 fx。
它的架构决定了数据去哪：t3 服务跑在你自己的电脑、服务器或 VPS 上，手机只是遥控器。官方 FAQ 写得很直白：代码和提示词从你的机器发给模型厂商，不经过 t3 的服务器；T3 Connect 用 Cloudflare 隧道建链路，但 relay 不代理 HTTP/WebSocket。主机得一直开着，手机端才有东西可连。免费账户能连 3 台机器，T3 Chat Pro 提到 10 台。
权限是它做得最细的一块：Supervised 每条命令和文件改动都要批，Auto-accept edits 自动放行编辑，Auto 用厂商的自动审查，Full access 全放行。注意默认是新线程 Full access——这个默认值很激进，第一次用先去设置里改成 Supervised。它还能按项目覆盖、管理员设上限，子 Agent 的审批会冒到父会话里，不用来回切线程。
安装有 curl、npx 和各平台包管理器，t3 service install 可挂后台。
实话：README 自己写着 “very very early, expect bugs”，而且基本不收外部贡献；5,355 条未关的 issue/PR，用的人多，坑也不会少。FAQ 里有一条实在——走 Anthropic Agent SDK 会让 Claude 的 5 小时额度掉得比直接开 Claude Code 快，周额度不受影响，他们已经报给 Anthropic。这不是它偷 token，是 SDK 的计费方式。还有，作者明确说不支持本地模型，理由是本地模型干不了正经工程——这话我不完全同意，但你要拿它当生产工具，云端模型确实省心。免费是真免费，不卖 token，你付的还是原来那份订阅。前几天聊过 Worktrunk 和 agent-desktop，都是在给 Agent 找工作台，t3code 干脆把工作台装进了口袋。
二、agent-autoloop：没有界面，只有规则和卡片
如果说 t3code 是把控制面做重，agent-autoloop 就是把控制面删到只剩规则和卡片。它 11 月 3 日才建仓，三天 3,345 星，MIT，Node 24，macOS / Linux 能跑，Windows 作者说出差回来 11 月 7、8 号做。
它解决的是一个具体痛点：Claude Code、Codex 这类 CLI Agent，默认是「人守着终端」——你输一句，盯着它跑，等它问你。人一走开，事情就断了。agent-autoloop 干的是调度：定时任务、GitHub/GitLab 事件、HTTP 请求都变成标准事件；rules.json 里写清楚「什么事、交给哪个 Agent、在哪个目录干」；Agent 干完一轮，把结果写在最后一条回复里，进程直接退出；碰到删数据、重启服务、花钱、对外发消息，内核发一张卡片到飞书、钉钉、企微、Slack、Discord 或桌面通知；你选完，它接回原来的会话继续干。等人期间不占进程、不烧 token——这点比挂一个常驻 Agent 等指令省太多。
内核数据硬：约 1650 行、零运行时依赖；不读系统时钟、不用随机数、不向外发请求，同样输入永远同样输出；所有状态从一条只追加的日志算出来，日志和索引在同一个事务里落盘；外部文字只作为资料放进文件，不拼进提示词，事件里带 cwd/agent/access 字段会被直接拒收；Agent 交回的事件最多派 8 层，超了只记录不再派活。作者在 M5 Pro 实测：冷启动 88.78ms、空闲 59.94MB、派活 p99 1.82ms。
实话：作者自己把实测边界列得很清楚——Claude Code、Codex、ACP 跑通了多轮问答和跨进程续接；飞书跑通了发送、按钮回调和卡片更新；四个 Webhook 模板只在本地模拟服务上验证过，GitLab 按文档格式测的、没连过真实 GitLab；其他 CLI 的接入命令是从各家文档抄的，没逐个跑；样例数据是虚构的，脚本只用假飞书 CLI 验证过。Windows 还没有。还有一条很重要：它直接调用你本机已登录的 CLI，不读取也不转存凭据，但高频自动化场景厂商更建议用 API Key，额度算在你自己的账号名下。它不是「无人值守」，是把「人盯着」换成「人拍板」；rules.json 读不到会按旧规则继续跑，所以这份配置得当生产配置管。它接的 Agent 就有 DSH，之前拆过。
两个方向，一个问题
t3code 相信「人随时能看见，才敢放手」；agent-autoloop 相信「人只在必须看见时出现，才不会被烦死」。前者把界面、权限、远程做到极致，后者把界面删掉、把规则写死、把等待做成零成本。你要哪一种，取决于你更怕 Agent 乱动，还是更怕自己被通知淹没。
我的建议：如果你现在还在盯着终端看 Agent 跑，先试 t3code，手机上装一个，至少能把人从椅子上解放出来；如果你的活已经固定成早报、Issue 跟进、告警排查这类重复流程，再上 agent-autoloop，把规则和卡片调顺。别反过来——规则还没想清楚就上自动化，最后只是把「人盯着终端」换成「人盯着卡片」。
