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如今的编码智能体是产品，而非平台。每一个都作为臃肿的一体化软件包发布，强迫你适应其工作方式。克劳德代码希望你使用他们的插件系统。科德克斯希望你使用他们的工作区模型。派希望你编写 TypeScript 扩展。开放代码希望你在做任何有用之事之前配置十几个 YAML 文件。
我们构建了 达哈拉，因为我们厌倦了去适应他人固执己见的框架。智能体循环本身——大语言模型调用工具、观察结果、规划下一步、重复执行——是一个简单的状态机。它不应该依赖某个平台。它不应该将你锁定在某种编程语言、某个插件应用程序接口或某家供应商的发布周期中。
达哈拉是智能体与工具通信的协议标准。就像超文本传输协议标准化了网页服务器与浏览器的通信方式，就像语言服务器协议标准化了编辑器与语言服务器的通信方式一样——达哈拉标准化了编码智能体与扩展程序的通信方式。规范即产品。任何人都可以实现它。
引发这一切的挫败感
2026 年可用的每个编码智能体框架都存在相同的结构性问题：
克劳德代码 / 科德克斯
它们是这一领域中最完善的产品。但它们也是限制最严格的。扩展程序需要使用其专有的插件应用程序接口。定制化只能在其围墙内进行。系统提示词在不同版本之间会发生变化，有时会破坏你依赖的行为。隐藏的上下文注入意味着你永远无法确切知道模型看到了什么。
而且它们要求你信任它们的代码。你无法阅读它。你无法修改它。如果出现问题，你只能提交工单并等待。
开放代码
开源固然很好。但开放代码在让你编写第一行自己的代码之前，就附带了客户端/服务器架构、模型上下文协议服务器、自定义智能体、主题、键位绑定、配置文件、内置工具、语言服务器协议支持以及一个插件生态系统。它是一个完整的平台。你花在配置上的时间比编码的时间还多。
人工智能适应的是他们的平台，而不是你的工作流程。
派
派的扩展系统更简单，但它仅支持 TypeScript。如果你想用 Python、Rust 或 Go 编写工具——那就不走运了。进程内扩展意味着一次崩溃就会终结你的整个会话。而其“安全模型”在文档中只有一句话：“扩展程序执行任意代码。”没有沙箱。没有能力模型。没有隔离机制。
这些并非糟糕的产品。它们是优秀的产品，只是在错误的层级上解决了错误的问题。它们在构建智能体平台，而生态系统需要的是一个智能体协议。
达哈拉的与众不同之处
达哈拉不是一个需要你安装和配置的产品。达哈拉是一个规范——一个定义智能体和工具如何通信的 JSON-RPC 2.0 协议。参考实现采用麻省理工学院许可证。规范采用知识共享署名 4.0 国际许可协议。任何人都可以用任何语言、为任何用例实现该协议。
1. 协议优于应用程序接口
不是你需要导入的 TypeScript 应用程序接口。而是一种有线协议。扩展程序通过标准输入/标准输出、WebAssembly 或传输控制协议套接字，利用 JSON-RPC 2.0 进行通信。
# 你的 Python 工具——框架并不知晓也不关心
def handle_request(method, params):
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