子智能体

ChatGPT Work 向符合条件的账户开放子智能体工作流及活动。

当前的 Codex 版本默认启用子智能体工作流。子智能体活动会显示在 ChatGPT 桌面应用、Codex CLI 和 IDE 扩展中。

在 ChatGPT Work 中，请要求 ChatGPT 将可独立开展的工作委派给子智能体。这些智能体在 ChatGPT 的托管环境中运行，其活动和结果会显示在聊天中。在大多数智能级别下，您需要明确要求进行委派。使用 Ultra 时，如果并行智能体能够显著提高速度或质量，ChatGPT 可以主动委派工作。

请在应用内聊天中要求 Codex 将相互独立的工作委派给子智能体。 当前的本地 Codex 版本会在您直接提出要求， 或在适用的 AGENTS.md 或技能指令要求委派时执行委派。 应用会显示每个子智能体线程， 方便您查看其工作以及返回主聊天的摘要。

请在交互式 CLI 会话中要求 Codex 使用子智能体。 Codex 还可遵循适用的 AGENTS.md 或技能指令中的委派要求。 智能体运行期间，请使用 /agent 查看并切换智能体线程。 主线程会汇总子智能体的结果，并纳入最终响应。

请在 IDE 聊天中要求 Codex 将独立的工作委派给子智能体。 Codex 还可根据适用的 AGENTS.md 或技能指令， 按要求执行委派。后台智能体界面可用时， 正在运行的子智能体会显示在编辑器上方。展开面板即可查看其状态， 停止所有正在运行的子智能体，或打开单个子智能体线程。

在大多数智能级别下，请直接要求使用子智能体或让智能体并行工作。Ultra 支持主动委派，因此 ChatGPT 无需另行请求即可委派适合独立处理的工作。

请直接要求使用子智能体或让智能体并行工作。如果适用的项目或技能指令要求委派，Codex 也可以执行委派。

Review this branch with parallel subagents. Spawn one subagent for security risks, one for test gaps, and one for maintainability. Wait for all three, then summarize the findings by category with file references.

在 ChatGPT Work 中，您可以通过消息输入框选择模型和智能级别。 可用的智能级别因所选模型而异，可能包括 轻度、 中、 高、 极高和 Max。 Ultra 仅适用于符合条件的账户和受支持的模型。 它采用最高推理强度， 并允许 ChatGPT 主动将适合的工作委派给子智能体。

在其他智能级别下，如果您希望并行委派工作，请明确要求使用子智能体。

如果您未为子智能体配置模型或 model_reasoning_effort， 它会继承父智能体的模型和推理强度。 如果明确的启动请求或 [agents] 默认设置指定了模型， 却没有明确指定或配置推理强度，子智能体会使用该模型的默认推理强度。 要针对每项任务平衡智能、速度和价格， 您可以在提示中指定具体模型或推理强度， 配置 [agents] 部分的默认值（位于 config.toml），或直接在自定义智能体文件中设置 model 和 model_reasoning_effort。 例如，使用 gpt-5.6-terra 进行快速扫描，或为要求更高的推理任务选用推理强度更高的 gpt-5.6 配置。

模型选择

• gpt-5.6：适合任务要求较高的智能体，建议优先选用。它最擅长处理目标不够明确、步骤较多，且需要在较大上下文中进行规划、使用工具、验证并持续跟进的工作。
• gpt-5.6-terra：适用于优先考虑速度和效率而非深度的智能体，例如执行探索、以读取为主的扫描、大文件审查或辅助文档处理。它非常适合并行运行的智能体，可将提炼后的结果返回给主智能体。
• gpt-5.6-luna：适用于快速运行、任务范围明确的智能体，用来处理目标清晰、可重复或工作量较大的任务。

推理强度（model_reasoning_effort）

• ultra：当所选模型支持该级别时， 可用于最深入的推理。
• max 和 xhigh：当所选模型支持这些级别时， 可用于要求特别高的推理任务。
• high：适用于需要梳理复杂逻辑、检验假设或处理边界情况的智能体，例如审查智能体或专注安全的智能体。
• medium：适合大多数智能体的均衡默认设置。
• low：适用于任务简单且最注重速度的情况。

更高的推理强度会延长响应时间、增加 Token 消耗，但可能提高复杂工作的质量。详情请参阅模型、基础配置和配置参考资料。

在大多数智能级别下，ChatGPT 会在收到直接请求后启动智能体。使用 Ultra 时，在并行工作有帮助的情况下，ChatGPT 也可以主动委派。

当前的本地 Codex 版本会在收到直接请求，或适用的项目或技能指令要求委派时，启动智能体。

I would like to review the following points on the current PR (this branch vs main). Spawn one agent per point, wait for all of them, and summarize the result for each point.
1. Security issue
2. Code quality
3. Bugs
4. Race
5. Test flakiness
6. Maintainability of the code

打开 子智能体 ，即可查看只读的 进行中 和 已完成 列表。 选择已完成的子智能体，即可查看其详细信息和结果。 网页侧边栏会显示子智能体的活动， 但不提供停止或调整单个子智能体的控件。

• 从主线程中显示的活动打开子智能体线程，以查看其工作。
• 请直接要求 Codex 调整正在运行的子智能体、停止其运行，或关闭已完成的子智能体线程。

• 在 CLI 中使用 /agent 切换正在运行的智能体线程，并查看当前进行中的线程。
• 直接要求 Codex 引导正在运行的子智能体、停止其运行，或关闭已完成的智能体线程。

• 后台智能体面板可用时，展开面板即可查看状态、停止正在运行的子智能体，或打开子智能体线程。
• 直接要求 Codex 引导正在运行的子智能体、停止其运行，或关闭已完成的子智能体线程。

子智能体会继承您当前的沙盒策略。

ChatGPT Work 在其托管环境中运行子智能体，不提供本地 Codex 沙盒或审批模式控制选项。子智能体使用父级聊天可用的工具。网站和连接器权限仍因工具而异。

子智能体会继承编辑器下方所选的权限模式。请先为父级轮次选择权限模式，再要求 Codex 委派工作。

在交互式 CLI 会话中，即使您正在查看主线程， 非活动智能体线程也可能出现审批请求。审批浮层会显示来源线程的标签； 您可以按 o 打开该线程， 再批准、拒绝或答复该请求。

在非交互式流程中，或运行无法显示新的审批请求时，需要新审批的操作会失败，Codex 会将错误反馈给父级工作流程。

Codex 在启动子智能体时，也会重新应用父级轮次当前生效的运行时覆盖设置。 这些设置包括您在会话中以交互方式选择的沙盒和审批选项， 例如通过 /permissions 进行的更改或使用 --yolo。 即使所选的自定义智能体文件设置了不同的默认值，这些覆盖设置仍会生效。

子智能体会继承编辑器下方所选的权限模式。请先为父级轮次选择权限模式，再要求 Codex 委派工作。

您还可以覆盖单个自定义智能体的沙盒配置，例如明确指定某个智能体以只读模式运行。

自定义智能体

Codex 内置以下智能体：

• default：通用后备智能体。
• worker：侧重执行的智能体，用于实现和修复。
• explorer：以读取为主的代码库探索智能体。

要定义自己的自定义智能体，请在 ~/.codex/agents/ 下为个人智能体添加独立的 TOML 文件，或在 .codex/agents/ 下为项目级 智能体添加此类文件。

每个文件定义一个自定义智能体。Codex 会将这些文件作为新启动会话的配置层加载，因此自定义智能体可以覆盖与普通 Codex 会话配置相同的设置。相比专用的智能体清单，这种方式可能显得更繁琐；随着编写和共享方式逐渐成熟，这种格式也可能发生变化。

每个独立的自定义智能体文件都必须定义：

• name
• description
• developer_instructions

如果自定义智能体文件设置了 model 或 model_reasoning_effort，则以 文件中的值为准。在应用该文件之前，Codex 会按以下顺序解析每项设置： 先采用启动时显式指定的值，再采用对应的 [agents] 默认值，最后采用 父级的值。如果显式启动请求或 [agents] 默认值 选择了模型，而两者均未指定推理强度，Codex 会使用 该模型的默认推理强度。仅设置 model 的自定义智能体文件 会保留此前解析出的推理强度。如果所选模型不支持该强度，或者您希望使用其他强度，也应在文件中设置 model_reasoning_effort。 自定义智能体文件省略相关设置时， 其他会话设置，例如 sandbox_mode、mcp_servers 和 skills.config，会从 父级继承。

全局设置

全局子智能体设置仍位于您的配置中的 [agents] 下。

说明：

• agents.enabled 的默认值为 true。将其设为 false 可禁用多智能体工具。
• 未设置 agents.max_concurrent_threads_per_session 时，Codex 会选择默认值。现有配置可以继续使用 agents.max_threads 作为旧版别名。
• 启动时显式指定的值会覆盖 agents.default_subagent_model 和 agents.default_subagent_reasoning_effort。
• agents.interrupt_message 的默认值为 true。将其设为 false 可从智能体的上下文中省略模型可见的中断消息。
• 如果自定义智能体的名称与 explorer 等内置智能体相同，则优先使用自定义智能体。

自定义智能体文件模式

您还可以在自定义智能体文件中加入其他受支持的 config.toml 键，例如 model、model_reasoning_effort、sandbox_mode、mcp_servers 和 skills.config。

Codex 通过 name 字段识别自定义智能体。最简单的做法是让文件名与 智能体名称一致，但最终应以 name 字段 为准。

自定义智能体示例

优秀的自定义智能体应职责专一，并遵循明确的行为准则。请为每个智能体明确职责， 配置与其职责相匹配的可用工具，并提供指令， 避免其偏离职责范围。

示例 1：PR 审查

此模式将审查工作分配给三个各有侧重的自定义智能体：

• pr_explorer 梳理代码库结构并收集证据。
• reviewer 排查正确性、安全性和测试方面的风险。
• docs_researcher 通过专用 MCP 服务器查阅框架或 API 文档。

项目配置（.codex/config.toml）：

[agents]
max_concurrent_threads_per_session = 8

.codex/agents/pr-explorer.toml：

name = "pr_explorer"
description = "Read-only codebase explorer for gathering evidence before changes are proposed."
model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_reasoning_effort = "medium"
sandbox_mode = "read-only"
developer_instructions = """
Stay in exploration mode.
Trace the real execution path, cite files and symbols, and avoid proposing fixes unless the parent agent asks for them.
Prefer fast search and targeted file reads over broad scans.
"""

.codex/agents/reviewer.toml：

name = "reviewer"
description = "PR reviewer focused on correctness, security, and missing tests."
model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "high"
sandbox_mode = "read-only"
developer_instructions = """
Review code like an owner.
Prioritize correctness, security, behavior regressions, and missing test coverage.
Lead with concrete findings, include reproduction steps when possible, and avoid style-only comments unless they hide a real bug.
"""

.codex/agents/docs-researcher.toml：

name = "docs_researcher"
description = "Documentation specialist that uses the docs MCP server to verify APIs and framework behavior."
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "medium"
sandbox_mode = "read-only"
developer_instructions = """
Use the docs MCP server to confirm APIs, options, and version-specific behavior.
Return concise answers with links or exact references when available.
Do not make code changes.
"""

[mcp_servers.openaiDeveloperDocs]
url = "https://developers.openai.com/mcp"

此设置适合以下提示：

Review this branch against main. Have pr_explorer map the affected code paths, reviewer find real risks, and docs_researcher verify the framework APIs that the patch relies on.

示例 2：前端集成调试

此模式适用于 UI 回归问题、不稳定的浏览器流程，或同时涉及应用代码和正在运行的产品的集成缺陷。

项目配置（.codex/config.toml）：

[agents]
max_concurrent_threads_per_session = 6

.codex/agents/code-mapper.toml：

name = "code_mapper"
description = "Read-only codebase explorer for locating the relevant frontend and backend code paths."
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "medium"
sandbox_mode = "read-only"
developer_instructions = """
Map the code that owns the failing UI flow.
Identify entry points, state transitions, and likely files before the worker starts editing.
"""

.codex/agents/browser-debugger.toml：

name = "browser_debugger"
description = "UI debugger that uses browser tooling to reproduce issues and capture evidence."
model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "high"
sandbox_mode = "workspace-write"
developer_instructions = """
Reproduce the issue in the browser, capture exact steps, and report what the UI actually does.
Use browser tooling for screenshots, console output, and network evidence.
Do not edit application code.
"""

[mcp_servers.chrome_devtools]
url = "http://localhost:3000/mcp"
startup_timeout_sec = 20

.codex/agents/ui-fixer.toml：

name = "ui_fixer"
description = "Implementation-focused agent for small, targeted fixes after the issue is understood."
model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_reasoning_effort = "medium"
developer_instructions = """
Own the fix once the issue is reproduced.
Make the smallest defensible change, keep unrelated files untouched, and validate only the behavior you changed.
"""

[[skills.config]]
path = "/Users/me/.agents/skills/docs-editor/SKILL.md"
enabled = false

此设置适合以下提示：

Investigate why the settings modal fails to save. Have browser_debugger reproduce it, code_mapper trace the responsible code path, and ui_fixer implement the smallest fix once the failure mode is clear.