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Agents de code : rester libre en faisant cohabiter plusieurs harnais

29 septembre 2026

Le 19 mars 2026, Dax Raad a fusionné dans le dépôt d'OpenCode la pull request n° 18186, intitulée « anthropic legal requests ». Elle retire le plugin d'authentification Anthropic, le prompt système qui présentait OpenCode comme Claude Code et l'en-tête beta « claude-code » ; la documentation interdit désormais de se connecter avec un compte Claude Pro ou Max.¹ Sur GitHub : 19 pouces levés, 549 baissés.

Cette PR ferme un épisode ouvert en janvier, et elle a installé un réflexe que je crois mauvais : choisir un camp, quitter Claude Code par principe ou refuser par principe tout harnais ouvert. Nous utilisons Claude Code et Codex tous les jours, et ce sont d'excellents outils. La bonne réponse à l'épisode Anthropic tient en une pratique : faire tourner plusieurs harnais sur le même dépôt. Si Claude Code, Codex, OpenCode, Pi ou Goose savent tous faire évoluer le code d'un projet, le contexte de ce projet est bon. Si un seul y arrive, le projet dépend de cet outil, et mieux vaut le savoir avant que l'outil change ses règles.

Ce qu'on appelle un harnais

Un modèle de langage prédit du texte. Le harnais est la couche qui transforme cette prédiction en travail sur une machine : le prompt système, les outils exposés au modèle, la réinjection de leurs résultats, la compaction de l'historique quand la fenêtre sature, les permissions et les sessions. La discipline qui l'entoure, le harness engineering, a son article d'avril : à modèle identique, deux harnais donnent des résultats très différents sur une même base de code.

Pratik Patel, chez Hugging Face depuis un mois, l'a dit le 14 septembre 2026 à Tampa, dans un talk sur une « mini software factory » bâtie avec Pi et des modèles locaux. Joey deVilla, qui en a publié le compte rendu le 16 septembre, rapporte cette phrase : « The harness that calls the underlying LLM matters actually much more than the LLM does. »² Le harnais qui appelle le modèle compte bien plus que le modèle lui-même. Patel en tire une conséquence économique : un modèle local de 27 milliards de paramètres bien piloté peut égaler un modèle de pointe mal piloté. On peut discuter le degré ; la direction est la bonne.

Un marché en deux familles

D'un côté, les agents intégrés par les laboratoires : Claude Code chez Anthropic, Codex chez OpenAI, Cursor côté IDE. Le laboratoire règle le harnais pour son propre modèle et facture l'ensemble en abonnement, ce qui explique une partie de leur qualité. De l'autre, des harnais open source qui acceptent n'importe quel modèle : Pi, OpenCode, Goose.

Un harnais propriétaire évolue au rythme de son éditeur. Mario Zechner, l'auteur de Pi, raconte dans son bilan de l'année 2025 avoir patché le binaire de Claude Code pour intercepter ses appels, puis construit un site qui suit les modifications de son prompt système, avant d'écrire son propre harnais parce que les outils et le prompt changeaient sans arrêt.³ Le comportement de l'outil peut donc changer entre deux mises à jour sans décision interne, et le projet doit y survivre.

Janvier, février, mars : l'épisode Anthropic

Les abonnements Claude Pro et Max donnent accès à un volume d'usage bien supérieur à ce que coûterait le même trafic facturé à l'API. Plusieurs harnais tiers, OpenCode en tête, permettaient de s'y connecter par OAuth en se présentant auprès des serveurs d'Anthropic comme le client Claude Code. Début janvier 2026 (le 9, selon plusieurs sources secondaires), Anthropic a déployé côté serveur des contrôles qui rejettent ces jetons hors de ses propres clients.

Le 19 février, l'éditeur a mis à jour sa documentation juridique. The Register, le 20, cite la page : « Using OAuth tokens obtained through Claude Free, Pro, or Max accounts in any other product, tool, or service — including the Agent SDK — is not permitted and constitutes a violation of the Consumer Terms of Service. »⁴ Utiliser dans un autre produit un jeton OAuth obtenu avec un compte Free, Pro ou Max viole les conditions grand public. Le même article apporte une nuance : selon The Register, la restriction existait « since at least February 2024 », et Anthropic présente l'édition de février 2026 comme une clarification destinée à aligner sa documentation sur une règle déjà en vigueur. Thariq Shihipar, ingénieur chez Anthropic, invoque des « unusual traffic patterns » qui compliquent le débogage et le support. The Register rapporte enfin le commit d'OpenCode retirant la prise en charge des comptes Pro et Max, message « anthropic legal requests » ; la PR n° 18186 du 19 mars, du même titre, a achevé le nettoyage.¹

Anthropic avait un argument défendable : un forfait est calibré pour un usage humain dans ses propres produits, pas pour des boucles d'agents dans des outils tiers. Les équipes qui avaient bâti leur outillage sur cet accès ont découvert qu'elles s'appuyaient sur une tolérance commerciale. La portabilité d'un harnais ne vaut que si l'accès au modèle est contractuellement solide : une clé API facturée à l'usage, un contrat entreprise ou un modèle hébergé en interne résistent à un changement de règles ; un abonnement grand public détourné, non.

Décembre 2025 : l'Agentic AI Foundation

Le 9 décembre 2025, la Linux Foundation a annoncé l'Agentic AI Foundation (AAIF), avec trois projets fondateurs : le Model Context Protocol apporté par Anthropic, Goose apporté par Block et AGENTS.md apporté par OpenAI.⁵ Les membres platinum sont AWS, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft et OpenAI. Jim Zemlin (Linux Foundation) : « Bringing these projects together under the AAIF ensures they can grow with the transparency and stability that only open governance provides. » Réunir ces projets sous l'AAIF leur garantit la transparence et la stabilité d'une gouvernance ouverte. Les protocoles et les conventions de fichiers deviennent des biens communs, un harnais complet passe pour la première fois d'une entreprise à une fondation, et Anthropic, OpenAI et Block siègent dans la même fondation que les harnais ouverts.

Trois philosophies, un seul problème

Nous avons retenu trois harnais ouverts parce qu'ils répondent différemment à la même question : qui contrôle le contexte envoyé au modèle ?

Pi a été créé par Mario Zechner et appartient à Earendil, la société cofondée par Armin Ronacher. Il parie sur un noyau minuscule que chacun sculpte : quatre outils par défaut (read, bash, edit, write), le prompt système le plus court qu'il connaisse selon Ronacher, des extensions TypeScript que l'agent écrit lui-même.⁶ Pi est né sans MCP, par principe ; sa documentation décrit aujourd'hui une connexion à des serveurs MCP. Il sert aussi de moteur à OpenClaw.

OpenCode est développé par Anomaly, l'équipe derrière SST. Il parie sur un produit complet que l'on configure : terminal, desktop, extension IDE, plus de 75 fournisseurs de modèles via Models.dev, un forfait Go à 10 dollars par mois.⁷

Goose est né chez Block, a été ouvert en janvier 2025 et est hébergé par l'AAIF depuis avril 2026. Il parie sur une plateforme d'orchestration locale qui déborde du dépôt Git, avec des extensions MCP, des recettes et une gouvernance de fondation.⁸

Aucune n'a « gagné », ni battu Claude Code ou Codex sur tous les terrains. Elles ont un point commun qui compte pour une équipe déjà équipée : elles lisent les mêmes fichiers.

Rester libre : plusieurs harnais sur le même dépôt

OpenCode : « You can provide custom instructions to opencode by creating an AGENTS.md file. » La même page précise qu'un CLAUDE.md à la racine du projet est lu si aucun AGENTS.md n'existe, et qu'OpenCode charge les skills de ~/.claude/skills/ (désactivable par OPENCODE_DISABLE_CLAUDE_CODE_SKILLS).⁹
Pi charge AGENTS.override.md, AGENTS.md et CLAUDE.md comme fichiers de contexte. Sa documentation indique : « Pi implements the Agent Skills specification » (agentskills.io), et il lit aussi le dossier .agents/skills/. Un fichier .pi/SYSTEM.md remplace au besoin le prompt système.¹⁰
Goose : « By default, goose looks for both AGENTS.md and .goosehints at each level. »¹¹
AGENTS.md est le format apporté par OpenAI à l'AAIF, celui que lit Codex ; Claude Code lit CLAUDE.md.

Un dépôt qui contient un AGENTS.md, un CLAUDE.md et des skills se pilote donc avec Claude Code, Codex, OpenCode, Pi et Goose, sans rien réécrire. Le dépôt du site sfeir.com est de ce type : un CLAUDE.md, des skills en Markdown, des specs, versionnés dans Git ; aucun de ces fichiers n'appartient à un outil.

D'où la pratique : lancer un second harnais sur le même dépôt, avec les mêmes tâches. Si Claude Code réussit et qu'OpenCode échoue, la lecture la plus utile porte sur le projet : son contexte contient un implicite que seul Claude Code comble, par son prompt système ou par une habitude prise avec lui. Ce trou se documente, et le projet en sort plus solide pour tous les harnais. La cohabitation multi-harnais est un test de la qualité du contexte, avant d'être une assurance contre le lock-in. Le vrai actif reste ce contexte versionné dans Git, et il ne bouge pas quand on change d'outil.

Ce que cela change pour une DSI

Le budget. Le coût d'un agent dépend autant du contexte fixe injecté à chaque requête que du prix du token. Le 21 août 2026, Shrijal a publié chez Composio un comparatif Pi contre OpenCode sur 30 tâches avec le même modèle : moins de 1 000 tokens d'overhead par requête pour Pi, environ 6 900 pour OpenCode ; 21 tâches réussies contre 19, 1,64 dollar contre 2,25 au total.¹² Un seul évaluateur, 30 tâches, un éditeur qui vend des outils pour agents : c'est un indice, pas un verdict, mais il montre qu'à modèle égal le choix du harnais se lit sur la facture, et les fichiers de contexte chargés par tous les harnais en font partie. Détail dans le coût des tokens en context engineering.

Le contrat d'accès au modèle. Vérifiez que la voie d'accès est autorisée par le fournisseur, pas seulement qu'elle fonctionne. La règle vaut pour les harnais ouverts comme pour les autres ; l'épisode de février l'a rendue lisible pour tout le monde.

Le test multi-harnais. Inscrivez dans la définition de « terminé » d'un projet agentique qu'au moins deux harnais différents savent y travailler à partir du contexte versionné. C'est un test de non-régression du contexte, au même titre que la suite de tests l'est pour le code. Il vous dit, avant que vous en ayez besoin, si votre projet dépend d'un outil ou de ses propres fichiers.