純正 Harness が必ずしも今の正解とは限らない：オープンモデル時代、モデルと Harness は分けて選ぶ

コアとなる主張は最初に X で発表した。この記事は完全版の論述に、5 つの Harness の位置づけマップを添えたものだ。

Coding Agent を選ぶとき、多くの人の第一反応はごく自然だ：Claude を使うなら Claude Code、GPT なら Codex、GLM なら ZCode、DeepSeek なら当然 DeepSeek 純正の Harness をまず考える。

この発想は実は完全に理にかなっている。純正の最大の強みは、自分のモデルを一番よく知っていることだ。

純正の強みは本物だ

モデルがどんな Prompt を好むか、Tool Schema をどう設計するのが一番安定するか、長い Context をどう構成するか、新バージョンで何が増えたか、どこで一番コケやすいか——純正はたいていサードパーティより早く知っている。

だから Claude Code や Codex のようにモデルと Harness を長期間一緒に磨いてきた製品では、純正の組み合わせがしばしば最強の「バージョン回答」になる。この点は反論しない。

しかしモデルを鍛えることと Harness を作ることは、まったく別の工学だ

DeepSeek や GLM といったオープンモデルの領域に入ると、話が面白くなり始める。良いモデルを鍛えることと、良い Harness を作ることは、実はまったく別の工学だからだ。

Coding Agent が実際に動き出すと、モデルの外側の問題が山ほど出てくる：

• ファイルをどう読み、コードをどう書き換えるか
• Agent Loop をどう制御し、Context をどう圧縮するか
• Cache をどう活かし、Tool Call が失敗したあとどう復旧するか
• Subagent をどうスケジュールし、権限をどう管理するか

これらの出来不出来は、同じモデルの最終的な使い心地に直接響く。同じモデルでも、Harness を変えれば体験は雲泥の差になる。

さらに大きな問題：モデルの更新スピードが速すぎる

今日は GLM が強い、来月は DeepSeek がもっと強い Flash を出すかもしれない、そのうち別の新しいモデルが追いついてくる。

Coding ワークフロー全体があるメーカーの純正製品に縛られていると、モデルを替えるたびにツールも習慣も一緒に替える羽目になる。何か月もかけて調教した設定、記憶、ワークフローが全部ひっくり返る。

サードパーティ Harness の価値はまさにここにある：**普段使いに慣れたツール、Skills、MCP、権限、ワークフローを固定しておいて、下のモデルだけを差し替えられる。**今日は DeepSeek、明日は GLM、明後日はまた別のモデル——作業環境を作り直さなくていい。

5 つの Harness 位置づけマップ

主流 5 社の位置づけを整理する（2026 年 8 月末時点の私の使用体験に基づく）：

Pi：思想は極限までミニマルで、Harness はモデルにできるだけ介入しない。軽い、速い、Token 消費が少ない、可塑性が極めて高い。自分の長期 Agent 基盤に向く。シンプル、クリーン、好きに改造し放題。

OMP：Pi の上に LSP、Debugger、Browser、AST といったヘビー級の Coding 能力を積み重ねていく。Agent に一式そろった IDE を装着するようなもの。本気でヘビーにコードを書く人、複雑な Repo ナビゲーションが必要なシーンに向く。

DeepSeek Harness：最も遠くまで行っている。Everything is Plugin で、Agent Loop、ツール、権限、Preset、UI をすべて分解して組み替えられる。Agent アーキテクチャ、Preset、マルチ Agent、次世代 Runtime をいじり回したい人に向く。PTC モードは多く試してほしい。より速く、より token を節約できる。

OpenCode：現状もっともバランスの取れた一群。オープンソースで、Provider が多く、エコシステムが大きく、Client/Server、デスクトップ、Subagent がどれも成熟している。成熟した汎用マルチモデル Coding Agent を一式欲しい人に向く。

Command Code：方向性がまったく違う——モデルのフォローをすることに特別に熱心だ。Tool Call の引数の書き間違いはローカルで直す、ファイルの重複読みは重複排除してくれる、長い Session では Stable Prefix を維持して Cache Hit を高める、Context が溢れそうになったら Compaction する。この発想を DeepSeek V4 Flash や GLM-5.3 Flash のような苦力モデルに載せると、価値が最大化する：モデルが少し弱くても、Harness が補ってくれる。

私の選び方

長期的な可塑性だけを見るなら、私は今も Pi が好きだ。でも、今日この瞬間から DeepSeek V4 Flash や GLM-5.3 に本気で働かせるなら、Command Code の味をちゃんと確かめたい——モデルと Harness の組み合わせはタスクごとに組むもので、陣営ごとに立つものじゃない。

オープンモデル時代において、モデルと Harness はもう完全に分けて選べる。「どこのモデルにはどこのツール」と問うのはやめて、「このモデルはどの Harness に入れれば一番働くか」を問おう。