Codex

一篇源码导读梳理了 OpenAI Codex 开源仓库的工程分层，为理解本地 coding agent 的架构设计提供了入门路径。

Codex 源码导读揭示了一个开源 Agent 的核心运行逻辑：一次用户输入进入系统后，并不会直接变成模型回复，而是先进入 turn 生命周期管理，再由外层循环、内层采样、工具执行与审批机制共同构成完整闭环。

Codex 本地自定义 Agent 的配置并不是“新建一个角色文件就会自动运行”。掘金文章梳理出三层结构：config.toml 设置入口默认模型，角色 TOML 定义专长与权限，AGENTS.md 负责调度规则。

一位 Codex 用户因订阅渠道受限转用腾讯 WorkBuddy。一周实测显示，其编程能力已接近 Codex，后端表现稳定，但前端还原仍需人工调整；模型选择对成本影响显著。

Codex 双击 Esc 可以回退对话，却不会同步回退文件，导致模型基于错误状态继续回答。OpenAI 曾两次尝试修复，但都因触碰用户 git 仓库而引发问题。社区项目 codex-rewind 则提出不写入 git、单独维护快照的第三种方案。

OpenAI 官方 Codex 插件进入 Claude Code，让 AI 编程工具从多窗口并行转向主 Agent 与第二意见的分工。窗口减少之后，上下文、权限、额度和验收成本仍需要开发者重新设计。

OpenAI 开源 Codex Agent Harness，并将其底层从 TypeScript 重写为 Rust。本文梳理其三层接口设计、性能收益与 Agent 运行时工程化意义。

OpenAI 的 Codex CLI 以高存量空降 GitHub Trending 第一，但最新版本仍是 alpha。官方编码 Agent 进入终端工作流的机会与风险同时存在。