好久没写点正经的东西了，上一篇还是折腾容器的事。这两天读了一个叫LiteReality-Agent的项目，是用手机扫一遍房间，然后端到端生成一个可编辑、可渲染、门窗抽屉都能动的三维场景。
本来只想看看它怎么调模型的，结果被它的工程组织方式吸引了，索性做个笔记。主要记录它的流水线结构、agent的关进笼子的方式，以及几处让我后背发凉的坑。

先说问题在哪

手机扫房间在2026年已经不难了，Apple的RoomPlan走一圈就能给出一串RGB帧、深度、ARKit相机位姿，以及一个room.usdz，里面有墙面、门窗洞口和一组粗糙的物体包围盒。
难的是这堆东西离「能用的三维场景」还差得远。

RoomPlan给的是物体包围盒加类别标签，做图形要的是有真实几何和材质的网格；
给的是不可编辑的usdz，要的是能改、能重编译、能导出的场景源；
给的是静态几何，要的是门会转、抽屉会拉、洗碗机门会翻下来；
给的是「大概像个房间」，要的是「就是这间屋子」。

最后一条最容易被忽略。多数生成式场景重建的验收标准是「看起来像个合理的房间」，而不是「和我扫的那间对得上」。这个项目整条设计都在咬后者。

顺手数了一下规模: src/下183个python文件，28219行；tests/下41个test_*.py；100个提交；要求python >=3.10,<3.13；Apache-2.0；版本号还是0.0.1，Development Status写的Alpha。
一个两万八千行的alpha项目，架构文档能和代码逐条对得上，这事本身就不多见。

一条命令

支持的入口只有一个CLI。

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uv run litereality run /path/to/capture

没有扫描数据也能试，官方放了示例房间。

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git clone https://github.com/LiteReality/example-scans.git
uv run litereality run example-scans/<scan>

跑完之后直接在浏览器里走进去。

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uv run litereality view run/<scan>

产物是通用格式，room_preview/Room.glb材质已烘焙、动画clip完整，Blender/Unity/Unreal/Web都能吃；room_preview/Room.blend是同一个房间的Blender场景；room/是可编辑的源，整个房间在这里定义。

五个stage，两个phase

架构文档第一句就把全貌摊开了。

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cli.py → PipelineRunner → scene_init                    → realism_authoring
                          ingest → reconstruct → seed      author → publish

五个公开stage声明在pipeline/stages.py里，十几行看完。

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STAGES = (
    Stage("ingest", ingest.run, is_complete=ingest.complete),
    Stage("reconstruct", reconstruct.run, ("ingest",), is_complete=reconstruct.complete),
    Stage("seed", seed.run, ("reconstruct",), is_complete=seed.complete),
    Stage("author", author.run, ("seed",), is_complete=author.complete),
    Stage("publish", publish.run, ("author",), is_complete=publish.complete),
)

每个stage带两样东西: 前置依赖元组，和一个is_complete(context)谓词。这两个撑起了整个可恢复语义，后面会看到。

确定性与agentic的分界

这是整个项目最重要的一条线。
scene_init是确定性的——读扫描、检测、生成物体、拼成种子房间，同样输入出同样东西，没有模型在里面拍脑袋做布局决策。realism_authoring是agentic的——agent拿着种子房间，对着原始扫描的照片看，然后改代码，直到房间和照片对上。
两半可以各自单独跑。

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uv run litereality run /path/to/capture --through seed
uv run litereality stage author run/my-room --force --polish --live

--polish在authoring之后追加三个可选pass: 物体精修、材质、模型驱动的质量检查。--live开一个浏览器视图，边跑边看房间被搭起来，旁边是agent的完整trace。
把这条线画明，调试时永远知道该骂谁: 布局歪了是seed的问题，材质不对是agent的问题。很多把LLM塞进流水线的项目坏在这条线是糊的。

PipelineRunner

pipeline/runner.py只有154行，但把可恢复流水线这件事做对了。状态落在run/<scene>/.litereality/pipeline.json，原子写。

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def _write_state(self, context: RunContext, state: dict[str, Any]) -> None:
    context.state_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    tmp = context.state_path.with_suffix(".tmp")
    tmp.write_text(json.dumps(state, indent=2, sort_keys=True), encoding="utf-8")
    tmp.replace(context.state_path)

先写.tmp再replace，中途断电不会留下半个JSON。基本功，但很多人不做。

force会级联失效下游

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forced_indexes = [i for i, stage in enumerate(self.stages) if stage.name in force]
invalidate_from = min(forced_indexes) if forced_indexes else len(self.stages)
for stage in self.stages[invalidate_from:]:
    prior.pop(stage.name, None)

强制重跑reconstruct，那么seed、author、publish的完成记录全部作废。这是对的，上游变了下游的「已完成」就是谎话。见过太多流水线在这里偷懒，结果拿旧的authoring结果配新几何，产出一个谁也解释不了的场景。

磁盘状态可以反过来认领内存状态

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for prerequisite in stage.prerequisites:
    dependency = self.by_name[prerequisite]
if (prerequisite not in completed
and dependency.is_complete is not None
and dependency.is_complete(context)):
        reused = StageResult(prerequisite, StageStatus.REUSED)

直接跑litereality stage author，runner发现seed没在状态文件里，但磁盘上Room.py确实躺着，那就承认它，标成REUSED。这让状态文件丢了不再是灾难，磁盘产物本身就是事实来源。

环境变量的兼容桥被关在编排边界

一部分从旧代码移植来的stage还在读全局环境变量。作者没有逐个去改，而是在唯一一处用patch.dict把环境注进去，stage一返回立刻还原调用方的进程环境。

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# Several ported stage implementations still read canonical environment
# names. Keep that compatibility bridge at the orchestration boundary and
# restore the caller's process immediately after the stage returns.
with patch.dict(os.environ, context.environment, clear=True):
    result = stage.run(context, stage_options)

这是我很欣赏的处理历史债的姿态: 把脏东西收敛到一个点，并在注释里写明它为什么在那里。既不假装它不存在，也不为了洁癖去做一次高风险大重构。

CLI层的状态输出也干净。

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✓ ingest       completed   142.3s
↻ reconstruct  reused        0.0s
⊘ author       skipped       0.0s
✗ publish      failed       12.1s — final compile failed; see ...

房间是一段可读的程序

这是整个项目最聪明的一个决定: 房间的源不是JSON，不是usdz，是一个python程序。
格式契约如下。

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Room/
├── Room.py                语义外壳 + 物体摆放程序
├── Room.md                编辑指南（给agent看的）
├── manifest.json          物体到RoomPlan的映射
└── Objects/
    ├── Procedural/<name>/  object.py, object.md, textures.json
    └── Static/<name>/      源GLB + 统一的object.py包装

编译产物单独放，随时可重新生成。

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room_preview/
├── Room.glb
├── Room.blend
├── room_layout.json
└── Object/

Room.py里嵌的是可读的几何: 墙的端点、门窗洞口、地板天花板高度、物体包围盒。程序化物体保留可编辑的Blender构建代码和纹理配方，神经网络生成的静态资产保留源GLB。
为什么这个决定重要? 因为它让「agent编辑场景」退化成了「agent编辑代码」——一个LLM已经很擅长的问题。不需要发明场景编辑DSL，不需要给agent一堆move_object(id, x, y, z)工具，agent就用它最熟的Read/Edit/Write改python文件，然后重新编译看结果。
room_ops包拥有这个表示，以及所有不依赖流水线状态的操作: 读写manifest、编译Blender和GLB、渲染、导出、起可行走的viewer。公开API就两行。

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from litereality_agent.room_ops import compile_room, export_scene
room = export_scene("office-elliott")
glb = compile_room(room)

还有一条纪律: import room_ops不会启动Blender，只有显式的compile/render操作才会。

agent的能力工具是个闭集

agent手里除了Read/Edit/Write/Glob，还有六个领域能力工具，agent/tools/default_registry.py是唯一真值来源。

fetch_material: 从Poly Haven抓真实PBR材质集(diffuse+rough+normal)，可选重新着色
select_views: 为房间、某面墙或某个物体挑最合适的采集帧，绝不让agent猜帧号
render: 针对一个目标层出「渲染图 ‖ 照片」对照，自动取景并重新编译
grid: 在表面拼图上画公制标尺，读出装置的(u, z)米坐标而不是估
critic: VLM打分，对着目标给{pass, score, issues}，是判官
check_collisions: 真网格穿插和包含检测，object↔object、穿墙、出房间、离地，还有机器人风格的铰接门窗检查，每条都附一个公制的挪动或缩放修正建议

关键设计在select_views和grid这两个: 凡是agent容易「合理地猜错」的量，都变成一次工具调用去读。帧号、米制坐标，这些东西LLM编起来毫无阻力，而且编出来的值看着完全合理。做成可查询的工具，比在prompt里写「请不要猜」有效得多。
critic是个VLM judge，输入图像和一句目标描述，输出结构化的通过与否加问题列表。有了它authoring才成为闭环，而不是一次开环生成。
另外compile不是注册工具，它是render内部用的共享代码。agent只能通过render顺带编译，不能单独调编译——少一个工具，少一条走错的路。

退役的工具也留了记录

agent/tools/README.md里有个「retired tools」小节，写着旧的闭环驱动器（agent/harness/loop.py，一套11个原语加3个复合的闭集配裸API循环）已经删除，退役的原语被停放在legacy/下仅供参考，活跃路径没有任何东西import它们。
把「我们试过什么、为什么不用了、残骸在哪」写进文档，比只留下当前状态有价值得多。半年后有人问「为什么不做成闭集工具」，答案在仓库里。

harness和model是两个正交旋钮

agent/providers/base.py开头就点明的抽象，我认为是这个项目最有普适价值的一条。

harness agent循环: 文件工具、权限模型、MCP接线、hooks、事件流
model 循环里的那颗脑子(HARNESS_MODEL、LR_PROCEDURAL_MODEL…)

选择靠配置解析，优先级是LR_<ROLE>_PROVIDER > LR_AGENT_PROVIDER > claude。支持两个harness: claude走claude_agent_sdk，codex走codex exec。

harness不是功能等价的，而且这件事被显式建模了

每个harness声明一个supports集合，调用方分支判断而不是假设。

hooks: 能在工具调用真正执行前拒绝或引导它，用于step budget的优雅收尾
inproc_tools: 能力工具跑在本进程，不用stdio MCP子进程
cost: 会报告这次session花了多少钱
skills: 原生加载.claude/skills包
restricted: 工具白名单真的被执行(Codex永远有shell权限)

源码注释里那句话写得很好。

Harnesses are NOT feature-equivalent, and pretending otherwise is how a step budget silently stops existing.

具体差异: Claude Code在进程内托管能力工具、能用PreToolUse hook引导session收尾、报告成本、遵守工具白名单、把文件读取暴露成可观测的Read调用。Codex跑在进程外，能力工具通过agent/tools/mcp_server.py走stdio MCP桥接，step budget退化成硬停，shell权限没法收回，不报成本。
然后是我最喜欢的部分——providers.describe()把这些差距打印到stage头部。

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if spec.step_budget > 0:
    native = "hooks" in harness.supports
    parts.append(
        f"step budget={spec.step_budget}"
        + (f" (wind-down at {max(1, spec.step_budget - max(0, spec.step_reserve))})"
if native
else f" (HARD STOP — {harness.name} has no pre-tool hook, no wind-down)")
    )
...
if spec.file_tools and "restricted" not in harness.supports:
    parts.append("WARNING: tool allowlist not enforced (shell access is always on)")

配套的注释是。

A missing capability must be visible in the log. …a run that quietly lost its graceful landing looks identical to one that never had it.

降级运行绝不能长得像正常运行。这条我准备直接搬到自己项目里。

step budget的优雅落地

SessionSpec里这两个字段设计得很细。

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# Graceful landing: at `step_budget` tool calls the session ends; for the last `step_reserve`
# of them the capability tools are switched off so what remains goes to final edits.
# 0 disables. Honoured natively where "hooks" is supported, emulated (hard stop) otherwise.
step_budget: int = 0
step_reserve: int = 0

不是到点就砍，而是到点前留一段预算，把能力工具关掉，逼agent用剩下的步数把编辑落盘。做过长agent循环的人都懂这个痛: 硬停最恶劣的形态是agent刚渲染完、正准备改文件，被掐了，一轮全废。

事件流被归一化了

TextBlock、ToolUseBlock、ToolResultBlock、AgentMessage、SessionResult，字段名故意对齐claude_agent_sdk的block形状，这样ToolNarrator、AgentTrace、拼图覆盖率检查、Room.py checkpointer这些消费者一套代码吃两个harness。
AgentMessage.raw保留harness自己的原始对象，所以raw trace sidecar是逐字保真的。normalise_blocks对不认识的block类型原样透传而不是丢掉。

Unknown blocks are kept rather than dropped: consumers ignore what they do not recognise, but the raw trace should never lose something because this mapping had not heard of it.

还有一条带血的注释，在ToolResultBlock上。

Carries tool_use_id, never the tool’s name — see tool_narration.py for what reading a name off this block cost us.

「从这个block上读工具名，让我们付了什么代价」。这种注释比任何设计文档都值钱。

复杂度路由: TRELLIS还是procedural

物体重建不是一条路走到黑，classify_complexity.py给每个物体做路由。

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object_init产出干净参考图
  → classify_complexity路由
      ├── 椅子 / 沙发 / 抽象几何   → TRELLIS（神经生成，静态GLB）
      └── 规则盒体 / 家电几何      → procedural（Blender原语 + PBR）

这个划分很务实。TRELLIS擅长有机形状，但它给不了你正确的关节；而桌子、储物柜、洗碗机、电视、水槽这类东西几何规则，但运动方式必须对。
procedural路线的核心洞见写在models/object_generation/README.md里。

RoomPlan only detects a fixed set of object categories, so we hand-author a detailed spec per category — geometry, materials, and exactly how each part moves.

因为RoomPlan的类别集是封闭有限的，所以「每个类别手写一份详细规格」是可完成的工作量，不是无底洞。category_specs.py是16KB纯领域知识，定义了每类物体的几何、材质，以及每个部件具体怎么动。生成时把类别规格、该物体真实的RoomPlan尺寸、干净参考图一起注入agent prompt。

the dishwasher door drops to horizontal, the drawer pulls out along +Y, the cabinet door swings on its outer vertical edge

洗碗机门翻到水平、抽屉沿+Y拉出、柜门绕外侧竖边旋转。这些不是模型猜的，是规格里写死的。
产物里每个运动部件带glTF node extras，有articulation_type(revolute或prismatic)、articulation_axis、limit_min和limit_max，仿真器可以直接读。这就是「可交互」三个字的落点，不是「能点击」，是物理仿真意义上的关节。
顺带，这条路线的驱动是一个Claude Code skill(image-to-articulated-glb)，装在articulated-glb-agent/.claude/skills/下，再被python launcher批量调用。用skill封装「图到铰接GLB」这个能力，这个组合挺有启发性。

最后一道闸门不含模型

agent会犯错，所以收尾是纯几何的。pipeline/room_qc/checks.py的docstring直接列清了要报什么。

below_floor / above_ceiling: 物体穿出地板或天花板
floating / sunk: 落地家具没落在地上
outside_room: 物体中心跑到房间轮廓外
wall_clash: 家具插进墙板
object_clash: 两件家具互相穿插
fixture_over_opening: 墙面装置压在门窗洞口上

关键在下一句: 正确的重叠不报。台下式水槽本来就在台面里、嵌入式烤箱本来就在橱柜里、椅子本来就塞在桌子下，这些在EXPECTED_CONTAINMENT和PASSTHROUGH里白名单化。

Everything is pure arithmetic over AABBs, so it’s fast, exact, and needs no LLM.

一个agentic项目最后用纯AABB算术把关，这个层次感是对的: 能用算术判定的事情不要交给模型。报出来的问题由room_qc/fix.py挪动家具解决。
而且盒体运算只有一份，住在每轮agent调用都会用的那个工具里(agent/tools/check_collisions/source/geometry.py)，checks.py只拥有「报告」这件事，因为「房间算不算过关」是流水线的决定。同一套几何判定，agent自查和流水线终检共用，不可能出现两套标准。

两个静默失效的教训

第一个是python-fcl不能做可选依赖。pyproject.toml里有一段异常长的注释。

QC true-mesh collision. NOT optional: publish runs room_qc.correct on every default run and only records a warning if it exits non-zero, so a missing FCL turned the deterministic clash gate into a silent no-op.

缺了FCL，那道确定性碰撞闸门就变成空操作，而且只留一条warning。作者的判断是预编译wheel覆盖所有支持的平台，代价是几MB和零编译，比发一个悄悄什么都不干的闸门便宜得多。
第二个是不烘焙材质，发布出去的是另一个房间。publish/__init__.py里的注释。

a procedural wall/floor/ceiling material (two_tone_mat, carpet_mat, ceiling_tile_mat) has no glTF representation, so it exports with neither a texture nor a baseColorFactor and renders WHITE. Flat-RGB and fetched-image materials survive either way, which is why this stayed invisible until a room used procedural ones.

程序化材质在glTF里没有表示，导出后既没纹理也没baseColorFactor，渲染成纯白。而平色和贴图材质两种路径都活得下来，所以这个bug一直隐身，直到某个房间真的用了程序化材质。修法是publish时显式调api.bake_room()，让agent看到的每张渲染图和最终产物走同一条烘焙路径。
这两条读的时候都有点后背发凉。验证通道自己失效是最难发现的一类bug，因为所有指示灯都是绿的。

配置

LiteRealitySettings用pydantic-settings，加载顺序是进程环境 > .env > models.env > 类型化默认值。models.env是仓库自带的模型默认值，.env是你机器上的密钥和路径，每行用${VAR:-default}所以shell里已有的值一定赢。
一次性在组合边界解析完，然后apply_environment()用setdefault铺到环境里，不覆盖调用方的shell。

两个校验细节值得看。未知harness必须在这里炸，而不是在付费session深处。

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# An unknown harness name must fail HERE, at the composition boundary, rather than deep
# inside a paid session: `LR_AGENT_PROVIDER=codexx` would otherwise fall through to the
# claude default and silently run the wrong agent.
self.agent_provider = self._checked_provider(self.agent_provider) or "claude"

LR_AGENT_PROVIDER=codexx多打一个x，会静默fall through到claude默认值，跑错agent还花你的钱。
半个token pair不能算「已配置」。

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def modal_credentials(self) -> tuple[str, str] | None:
"""...Half a token pair cannot authenticate, so it must not read as configured —
    otherwise the runtime selects Modal and fails at the call instead of falling back
    or saying what is missing."""
if self.modal_token_id and self.modal_token_secret:
return (...)
return None

只填了MODAL_TOKEN_ID没填secret，如果算作配置了Modal，运行时就会选择Modal然后在真正调用时失败，而不是回退或者告诉你缺什么。
还有一个挺可爱的兼容处理: models.env被python-dotenv读，而dotenv不展开用作默认值的$VAR，所以${VAR:-$OTHER}会原样到达变成字面量$other。代码把以$开头当作未设置。

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if not chosen or chosen.startswith("$"):
return None

models.env

这个文件写得像文档，一个地方选完所有模型。

LR_AGENT_PROVIDER: 哪个agent harness，默认claude
HARNESS_MODEL: 写和改Room.py的编辑者，也驱动classify和VLM reader，默认claude-opus-5，这是主要旋钮
HARNESS_CRITIC_MODEL: VLM critic，默认跟随HARNESS_MODEL
LR_CHAIR_JUDGE_MODEL: 椅子类型判官(框架、扶手、软包、底座属性)
LR_PROCEDURAL_MODEL: 铰接GLB的程序化agent
LR_COMPLETENESS_MODEL: 完整性闸门，参考图对渲染图判「有没有缺件」
LR_OPENAI_IMAGE_MODEL: 参考图生成，默认gpt-image-2
LR_DINO_MODEL / LR_DINO_EMBED_MODEL: GroundingDINO检测与DINOv2分组嵌入

LR_COMPLETENESS_MODEL的注释很诚实。

Runs once per build attempt per object and sits on the critical path. …Lowering it is tempting but two-sided: too lenient ships objects missing parts, too strict costs a full agent rebuild.

降配是双向风险: 太松就发出缺零件的物体，太严就白烧一次完整重建。把这种权衡写在配置项旁边，而不是留给后人试错。
另外注释里明确写了claude-fable-5太贵且并不比claude-opus-5强，所以默认不用。这种基于实测的取舍记录，比任何benchmark表都实用。

运行时隔离

TRELLIS和GroundingDINO需要GPU，项目的默认选择是托管在Modal上。

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uv sync --frozen --extra modal --group dev
cp .env.example .env
uv run litereality setup
SANITY_DEEP=1 uv run python sanity.py

理由说得很直白: 本机不跑重活，一台没独显的Apple Silicon Mac就够，而且检测能并行铺开到多个容器，不用在一张卡后面排队。有自己的Linux GPU就走deploy/local-gpu.md。
绑定逻辑在models/registry.py，短得可以全文引用。

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def gen3d_from_settings(settings=None):
 settings = settings or load_settings()
if settings.modal_configured():
from litereality_agent.models.trellis.modal import ModalTrellisService
        return ModalTrellisService(...)
if settings.trellis_python:
from litereality_agent.models.trellis.service import LocalTrellisService
        return LocalTrellisService(python=str(settings.trellis_python))
    raise RuntimeError(
"TRELLIS is not configured: set MODAL_TOKEN_ID and MODAL_TOKEN_SECRET for hosted "
"execution (the default), or TRELLIS_PYTHON for an explicit local GPU runtime."
    )

分层很清楚: model包拥有一条推理路径，runtime拥有「在哪执行」。deploy/modal/里是托管模型的包装，应用代码永远不import它。重依赖也隔离在自己的环境里(--extra detect和--extra gen3d)，不污染轻量的agent循环环境。
顺带，CLI和单元测试不会启动DINO、TRELLIS、Blender，也不发起付费调用。这条保证让「随手跑一下测试」成为可能。

工程纪律

这部分其实是我读完最想聊的。

依赖方向被测试执法

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cli.py → pipeline → agent → room_ops
                ↘ models → runtimes
                ↘ room_ops

箭头从调用方指向依赖。models、room_ops、可复用agent永远不import pipeline。这条规则不是写在文档里靠自觉，是tests/test_architecture.py在跑的。
架构文档还专门写了不存在什么。

There are no top-level services, adapters, or shared packages. There is also no nested pipeline/stages package.

声明不存在的东西，是防止架构熵增的好办法。下一个人想加shared/之前，会先在文档里撞到这句话。

测试默认离线且快

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addopts = "-m 'not blender and not scan and not live' --strict-markers"
markers = [
    "blender: needs a Blender install ($LITEREALITY_BLENDER) — run with `-m blender`",
    "scan: needs real scan data under scans_uploaded/ — run with `-m scan`",
    "live: makes paid model calls — run with `-m live`",
]

注释是「The default run must stay offline and fast, so it is worth running before every commit.」三个marker把「需要Blender」「需要真实扫描」「要花钱」分层剥离，默认套件保持离线，所以它值得在每次提交前跑。加上--strict-markers，打错marker名字会直接失败而不是静默失效——又一个防静默的例子。
安全的本地验证只有三条命令。

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uv run ruff check src tests sanity.py scripts
uv run pytest -q
uv build

根目录还有个24440字节的sanity.py，配SANITY_DEEP=1做深度检查。对一个依赖Blender加三个模型加一个云运行时加两个agent CLI的项目来说，把「你的环境到底行不行」做成一个可执行的自检，是省下无数issue的投资。

唯一副本，测试钉死

agent/tools/README.md里说明了哪些原语是共享而非某个工具独有的，以及为什么。

config.py: harness路径和旋钮，四个工具加pipeline的evidence.py都要
scan.py: scan_from_room和config_for，tests/test_scan_inference.py钉死只存在一份
overlay.py: 墙面投影，compose和select_views都要
image_selection/: 表面几何加正视比较
stitch_wall_image/: 矫正后的墙面拼图，四处使用

一句话交代动机: 「a per-tool copy is a bug waiting to happen」。写个测试来保证某个函数全仓库只有一份，这个手法我以前没想到过，但确实是对付「复制一份改改」这种腐化的最直接办法。
另外有些包装是故意的: compile包着room_ops.compile_room(格式自己的编译器)，fetch_material包着compile/fetch_textures(因为textures.json是Room格式契约的一部分)。文档里标了deliberately。把「这里看起来该合并但我们没合并」写清楚，省掉后人一次好心的错误重构。

抛开三维重建，能抄的几点

• 把确定性的和agentic的显式分层，不让模型参与能用算术解决的决策，最后一道闸门用纯几何。
• agent容易「合理地猜错」的量做成工具去读。帧号、米制坐标，LLM编这些毫无阻力且编得很合理。
• 把场景或配置变成代码，让「编辑」退化成「改代码」，直接复用LLM最强的能力。
• harness和model是两个正交旋钮，而且harness之间不是功能等价的，用supports集合显式建模差异。
• 降级运行绝不能长得像正常运行，缺失的能力必须打进日志。
• 长agent循环要留优雅落地的预算，到点前关掉能力工具。
• 配置错误在组合边界炸掉，不要漏进付费session。
• 警惕验证通道自己失效，这类问题只能靠「改输入看输出是否真的变」来抓。
• 文档要写「不存在什么」和「我们试过什么」。
• 把权衡写在配置项旁边，替后人省掉一轮试错。

上手清单

需要的东西: uv；Blender 5.x(测试于5.1，BLENDER_PATH指向安装目录而不是可执行文件)；OpenAI API key用于参考图生成，通常每个场景不到一美元；一个已登录的agent CLI在PATH上，claude是默认，codex也支持；以及一个跑GPU的地方，Modal账号(推荐，免费额度够，Mac也能用)或者显存不小于24GB的Linux机器。平台上macOS的Apple Silicon和Linux都测过。

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uv sync --frozen --extra modal --group dev
cp .env.example .env
uv run litereality setup
SANITY_DEEP=1 uv run python sanity.py
uv run litereality run /path/to/capture
uv run litereality view run/<scan>

扫描端是免费的LiteReality Scanner，走一圈就够。

局限

免得读起来像软文，说说不好的地方。
版本还是0.0.1，Development Status是Alpha，技术报告没出。整条推理链路挂在claude或codex的登录态上，不是纯API key就能起，这对复现和CI是个真实的摩擦点。成本也不透明，参考图生成有报价，但authoring那一大段跑在订阅制CLI上，注释里明说not metered，所以很难算清一个场景的真实开销，Codex harness干脆不报成本。
Codex路线是明确的二等公民，没有pre-tool hook、没有工具白名单、不报成本，文档诚实标出来了，但不用Claude的话体验是降级的。物体精修更是只支持Claude，因为render_object工具是围绕活跃session状态按物体动态构建的，stdio桥接没有registry条目可以重建。作者的处理是报明确的错然后失败，而不是在没有唯一自检工具的情况下硬跑，这个选择我赞成。

不过话说回来，这个项目真正的贡献我觉得不是「用LLM做三维重建」，而是演示了一套把agent关进笼子的工程范式。笼子的骨架是可恢复的确定性流水线、代码化的领域表示、闭集能力工具、不含模型的终检闸门，以及对降级路径的强制可见性。agent在笼子里干它最擅长的事——看图、改代码、迭代，笼子保证它改不出可验证边界之外的东西。
两万八千行代码、41个测试文件、100个提交，做到架构文档和代码逐条对得上，注释里还留着「这个bug让我们付了什么代价」，这种密度的工程自觉，2026年的agentic项目里不算常见。

仓库在这里，项目主页在这里。

看完之后手有点痒，感觉自己那几个项目的日志该重写了。