Agent Harness erklärt: Claude Code, Codex und Hermes im Vergleich
Von Lars Decker
Ein Sprachmodell allein kann nichts ausführen. Der Harness drumherum entscheidet, ob daraus ein nützlicher Agent wird – oder nur ein Chatfenster mit mehr Schritten.
Wenn aktuell über "KI-Agenten fürs Coden" gesprochen wird, geht es fast nie nur um das Sprachmodell selbst. GPT-5, Claude Opus oder ein offenes Modell wie Hermes 4 könnten theoretisch alle irgendwie programmieren. Den eigentlichen Unterschied macht das Werkzeug drumherum: Wie liest der Agent Dateien, wie führt er Befehle aus, was darf er ohne Rückfrage tun, was merkt er sich zwischen zwei Sessions?
Genau das ist ein Agent Harness: die Laufzeitumgebung, die ein Modell mit Werkzeugzugriff, Kontext-Handling, Sandbox und Freigabelogik umgibt. Ich vergleiche hier drei Vertreter, die diese Idee sehr unterschiedlich umsetzen: Claude Code, OpenAI Codex und Hermes Agent von Nous Research.
Was ein Agent Harness überhaupt ist
Ein Modell wie Claude oder GPT-5 kann Text generieren. Damit daraus ein Agent wird, der eigenständig Aufgaben erledigt, braucht es eine Schicht drumherum, die typischerweise folgende Fragen beantwortet:
- Werkzeugzugriff: Darf der Agent Dateien lesen und schreiben, Befehle ausführen, das Web durchsuchen, mit anderen Diensten sprechen?
- Schleifenlogik: Wie oft plant, handelt und prüft der Agent sich selbst, bevor er dem Menschen antwortet?
- Freigaben: Welche Aktionen laufen automatisch, welche brauchen eine Bestätigung?
- Isolation: Läuft das Ganze direkt auf meinem Rechner, in einem Container, auf einem entfernten Server?
- Kontext und Gedächtnis: Was weiß der Agent über dieses Projekt, und was davon bleibt über die aktuelle Session hinaus erhalten?
Genau in diesen fünf Punkten unterscheiden sich die drei Tools am deutlichsten, weniger im zugrunde liegenden Modell.
Die drei Kandidaten im Kurzporträt
Claude Code ist Anthropics eigener Harness für Claude-Modelle. Er läuft primär im Terminal, lässt sich aber auch in IDEs, als Desktop-App oder im Browser nutzen. Zentrale Konzepte sind Permission-Modi (von "jede Aktion bestätigen" bis "autonom arbeiten"), Subagenten mit eigenem Kontextfenster für Teilaufgaben, Hooks für automatisierte Reaktionen auf Ereignisse sowie Git-Worktrees für parallele, isolierte Änderungen. Projektwissen kommt über eine CLAUDE.md-Datei ins Spiel, die bei jeder Session automatisch geladen wird.
Codex ist OpenAIs Gegenstück, ebenfalls Terminal-first, mit Anbindung an ChatGPT und einen Cloud-Modus für länger laufende Aufgaben. Codex arbeitet mit gestaffelten Freigabestufen (von Vorschlägen bis zu automatischen Änderungen im Sandbox-Modus) und nutzt eine AGENTS.md-Datei als Pendant zur CLAUDE.md, um projektspezifische Regeln festzuhalten. Bemerkenswert: Die CLI selbst ist offen einsehbar, während die Codex-Modelle dahinter proprietär bleiben.
Hermes Agent von Nous Research verfolgt eine andere Grundidee: kein reiner Coding-Harness, sondern eine universelle Agentenplattform ("The Agent That Grows With You"). Er ist bewusst modell-agnostisch, über das Nous Portal stehen mehr als 300 Modelle zur Auswahl. Statt nur im Terminal zu leben, verbindet er sich mit Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, E-Mail und CLI gleichzeitig, mit einem gemeinsamen Gedächtnis über alle Kanäle hinweg. Zur Ausführung stehen fünf Backends bereit: lokal, Docker, SSH, Singularity und Modal. Der Code selbst ist Open Source unter MIT-Lizenz.
Vergleich im Überblick
| Aspekt | Claude Code | Codex | Hermes Agent |
|---|---|---|---|
| Modellbindung | Primär Claude-Modelle | Primär OpenAI/Codex-Modelle | Modell-agnostisch, 300+ Modelle über Nous Portal |
| Einsatzort | Terminal, IDE, Desktop, Web | Terminal, ChatGPT, Cloud-Tasks | Terminal + Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, E-Mail |
| Projektkontext | CLAUDE.md | AGENTS.md | Persistentes Gedächtnis über Sessions hinweg |
| Sandbox/Ausführung | Permission-Modi, Worktrees, Hooks | Gestaffelte Freigabestufen, Sandbox | 5 Backends: lokal, Docker, SSH, Singularity, Modal |
| Parallelarbeit | Subagenten mit eigenem Kontext | Eher linear je Session | Sub-Agenten mit eigenen Umgebungen |
| Lizenz | Proprietär | CLI offen, Modelle proprietär | Vollständig Open Source (MIT) |
| Kostenmodell | Abo/API-Nutzung | Abo/API-Nutzung | Nous-Portal-Credits, selbst gehostet möglich |
| Zielbild | Fokussiertes Coding-Werkzeug für Entwickler | Fokussiertes Coding-Werkzeug für Entwickler | Ein Agent für Beruf und Alltag gleichzeitig |
Die Tabelle zeigt schon die grundsätzliche Weggabelung: Claude Code und Codex sind beide auf einen Anwendungsfall zugeschnitten – Softwareentwicklung im Terminal, eng an das eigene Modell-Ökosystem gebunden. Hermes verfolgt bewusst die entgegengesetzte Wette: ein Agent, viele Modelle, viele Oberflächen, ein Gedächtnis.
Wo sich Claude Code und Codex tatsächlich unterscheiden
Auf den ersten Blick wirken beide sehr ähnlich, in der Praxis fallen mir vor allem zwei Unterschiede auf:
- Freigabephilosophie: Claude Code arbeitet mit Permission-Modi, die man pro Session wählt und die auch mittendrin wechseln lassen. Codex denkt eher in Stufen von "nur vorschlagen" bis "automatisch im Sandbox ausführen". Im Ergebnis kommt man an ein ähnliches Sicherheitsniveau, der Weg dahin unterscheidet sich aber spürbar in der Bedienung.
- Parallelisierung: Subagenten sind bei Claude Code ein zentrales, gut dokumentiertes Konzept, um Recherche und Umsetzung sauber zu trennen oder mehrere unabhängige Teilaufgaben gleichzeitig laufen zu lassen. Bei Codex ist der Arbeitsfluss stärker linear pro Session gedacht, ergänzt durch Cloud-Tasks für lang laufende Aufgaben im Hintergrund.
Für den Alltag heißt das: Wer bereits stark im jeweiligen Modell-Ökosystem steckt (Claude via Anthropic, GPT via OpenAI), bekommt mit dem passenden Harness die reibungsärmste Integration. Ein Wechsel des Harness ohne Wechsel des Modells lohnt sich selten.
Wo Hermes bewusst einen anderen Weg geht
Der auffälligste Unterschied bei Hermes ist nicht die Technik im Detail, sondern die Grundannahme: Ein Agent sollte nicht an ein Terminal-Fenster gebunden sein, sondern dort erreichbar sein, wo ohnehin kommuniziert wird. Das Versprechen "one agent, one memory, every surface" bedeutet konkret: Eine Aufgabe, die ich morgens über Telegram anstoße, kann derselbe Agent abends über Slack weiterführen, mit demselben Gedächtnis.
Das bringt Vorteile, aber auch neue Fragen mit sich:
- Vorteil: Ein Agent für Recherche, Automatisierung, Reports und Coding-Aufgaben gleichzeitig, ohne für jeden Kanal ein eigenes Werkzeug zu pflegen.
- Vorteil: Modellwahl ist nicht fest verdrahtet. Für eine günstige Zusammenfassung ein kleines Modell, für komplexe Refactorings ein stärkeres, alles im selben Agenten.
- Offene Frage: Wer einen Agenten an Telegram, WhatsApp oder E-Mail anbindet, öffnet damit auch neue Angriffsflächen und Datenschutzfragen, die bei einem rein lokalen Terminal-Tool schlicht nicht existieren.
- Offene Frage: Fünf Ausführungs-Backends bedeuten fünf Stellen, an denen Isolation und Rechtevergabe sauber konfiguriert sein müssen, statt einem gut abgehangenen Standardpfad.
Hermes ist damit kein direkter Ersatz für Claude Code oder Codex, sondern eher ein anderes Werkzeug für eine andere Zielsetzung: nicht "bester Coding-Copilot im Terminal", sondern "ein Agent für möglichst viele Lebensbereiche".
Was das für die Werkzeugwahl im Team bedeutet
Aus PO-Sicht ist die eigentlich wichtige Frage selten "welches Tool ist objektiv am besten", sondern: Welches Werkzeug passt zum Kontext, in dem es eingesetzt wird?
- Reiner Coding-Fokus, ein Modell-Anbieter bereits gesetzt: Dann ist der herstellereigene Harness (Claude Code bei Anthropic, Codex bei OpenAI) meist der reibungsärmste Weg, weil Integration und Support aufeinander abgestimmt sind.
- Mehrere Modelle im Einsatz, Aufgaben über reines Coding hinaus: Dann lohnt sich ein genauerer Blick auf modell-agnostische Ansätze wie Hermes, allerdings mit bewusster Prüfung von Datenschutz, Hosting und Rechtevergabe, bevor ein Agent an Messenger-Kanäle angebunden wird.
- Offener Quellcode als Anforderung, etwa aus Governance- oder Audit-Gründen: Hier ist Hermes als vollständig quelloffenes Projekt klar im Vorteil, während bei Claude Code und Codex jeweils nur Teile offen liegen.
Das deckt sich mit einer Erfahrung, die ich schon beim Führen von KI-Agenten als Product Owner gemacht habe: Die Technik entscheidet selten allein. Entscheidend ist, wie viel Vertrauen ein Team einem Agenten in einem bestimmten Kontext geben will und kann, und welche Kontrolle dafür nötig ist.
Fazit
"Agent Harness" ist kein Marketingbegriff, sondern die eigentlich entscheidende Schicht zwischen Modell und Ergebnis. Claude Code und Codex zeigen, wie weit ein fokussierter, herstellereigener Ansatz für Softwareentwicklung im Terminal getrieben werden kann. Hermes zeigt die Gegenrichtung: ein offener, modell-agnostischer Agent, der über viele Oberflächen hinweg ein gemeinsames Gedächtnis mitbringt.
Keines der drei Tools ist per se "das bessere". Die relevante Frage ist, ob man einen spezialisierten Copiloten für einen Anwendungsfall sucht, oder einen generalistischen Agenten für viele.
Bonus-Frage zum Mitnehmen: 👉 Würdest du einem Agenten Zugriff auf deine Messenger geben, wenn er dafür ein durchgehendes Gedächtnis über all deine Kanäle hinweg bekommt?
