子代理程式

ChatGPT Work 為符合資格的帳戶提供子代理程式工作流程與活動資訊。

目前的 Codex 版本預設會啟用子代理程式工作流程。子代理程式活動 會顯示在 ChatGPT 桌面版應用程式、Codex CLI 和 IDE 擴充功能中。

在 ChatGPT Work 中，請要求 ChatGPT 將可獨立處理的工作委派給子代理程式。這些 智慧體會在 ChatGPT 的託管環境中執行，而對話會顯示其 活動和結果。在多數智慧等級下，請明確要求 委派。使用 Ultra 時，若平行執行智慧體能實質提升速度或品質，ChatGPT 可主動 委派工作。

請在 App 對話中要求 Codex 將可獨立處理的工作委派給 子代理程式。目前的本機 Codex 版本會在您直接提出要求，或在 適用的 AGENTS.md 或技能指示要求委派時進行委派。App 會顯示每個 子代理程式執行緒，讓您檢視其工作內容，以及傳回 主對話的摘要。

請在互動式 CLI 工作階段中要求 Codex 使用子代理程式。Codex 也可遵循 適用的 AGENTS.md 或要求委派的技能指示。執行期間，請使用 /agent 檢視智慧體執行緒並在其間切換。主執行緒 會將子代理程式的結果彙整至最終回應中。

請在 IDE 對話中要求 Codex 將可獨立處理的工作委派給子代理程式。 Codex 也可遵循適用的 AGENTS.md 或要求 委派的技能指示。背景智慧體介面可用時，執行中的子代理程式會顯示在 撰寫工具上方。展開面板即可查看其狀態、停止所有執行中的 子代理程式，或開啟個別子代理程式執行緒。

在多數智慧等級下，請直接要求使用子代理程式，或讓智慧體平行 工作。Ultra 支援主動委派，因此 ChatGPT 可在無須另行要求的情況下，委派適合 獨立處理的工作。

請直接要求使用子代理程式，或讓智慧體平行工作。適用的專案或技能指示要求委派時， Codex 也可進行委派。

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，從撰寫工具選擇模型與智慧等級。 視所選模型而定，可用的智慧等級可能包括 輕度、 中、 高、 極高 和 Max。 Ultra 僅 開放給符合資格的帳戶，且必須使用支援的模型。它採用最高 推理強度，讓 ChatGPT 能主動將適合的工作委派給子代理程式。

在其他智慧等級下，如果希望平行委派工作，請明確要求使用 子代理程式。

如果未設定子代理程式的模型或 model_reasoning_effort， 子代理程式會沿用父智慧體的模型與推理強度。若明確的 產生要求或 [agents] 預設值指定了模型，但未 明確指定或設定推理強度，子代理程式會採用該模型的預設 推理強度。若要針對每項任務兼顧智慧、速度和價格，請 在提示詞中指定特定模型或推理強度， 設定 [agents] 的預設值（位於 config.toml 中），或直接在自訂智慧體檔案中設定 model 與 model_reasoning_effort。 例如，快速掃描可使用 gpt-5.6-terra；對推理要求較高的工作，則可採用推理強度較高的 gpt-5.6 組態。

模型選擇

• gpt-5.6：智慧體處理高難度任務時，請優先選擇此模型。它最適合處理需求模糊、涉及多個步驟，且需要在較大上下文中規劃、使用工具、驗證並持續推進至完成的工作。
• gpt-5.6-terra：適合重視速度與效率勝於深度的智慧體，例如用於探索、以讀取為主的掃描、大型檔案審查或處理輔助文件。它很適合平行運作的工作智慧體，能將提煉後的結果傳回主智慧體。
• gpt-5.6-luna：適合快速且職責範圍明確的智慧體，用於處理清楚、可重複或大量的工作。

推理強度（model_reasoning_effort）

• ultra：所選模型支援時，可用於 最深入的推理。
• max 和 xhigh：所選模型支援這些 等級時，可用於要求特別高的推理。
• high：適合需要追查複雜邏輯、檢查假設或處理邊界情況的智慧體，例如負責審查或著重安全性的智慧體。
• medium：適合大多數智慧體的均衡預設值。
• low：適合任務單純明確，且最重視速度的情況。

提高推理強度會增加回應時間與 Token 用量，但有助於提升複雜工作的品質。如需詳細資訊，請參閱模型、基本設定和組態參考資料。

在多數智慧等級下，ChatGPT 會在收到直接要求後產生智慧體。使用 Ultra 時，若平行處理有幫助，ChatGPT 也可主動委派工作。

目前的本機 Codex 版本會在收到直接要求，或適用的 專案或技能指示要求時產生智慧體。

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

開啟 子代理程式 ，即可查看唯讀的 執行中 和 已完成 清單。選取 已完成的子代理程式，以檢視其詳細資料和結果。網頁側邊欄會顯示 子代理程式活動，但不提供停止或引導個別 子代理程式的控制項。

• 從主執行緒顯示的活動中開啟子代理程式執行緒，以檢視 其工作。
• 直接要求 Codex 引導或停止執行中的子代理程式，或關閉已完成的 子代理程式執行緒。

• 在 CLI 中使用 /agent，即可切換執行中的智慧體執行緒，並檢查進行中的執行緒。
• 直接要求 Codex 引導或停止執行中的子代理程式，或關閉已完成的智慧體執行緒。

• 背景智慧體面板可用時，將其展開以檢查狀態、 停止執行中的子代理程式，或開啟子代理程式執行緒。
• 直接要求 Codex 引導或停止執行中的子代理程式，或關閉已完成的 子代理程式執行緒。

子代理程式會繼承您目前的沙盒原則。

ChatGPT Work 會在其託管環境中執行子代理程式，且不提供 本機 Codex 沙盒或核准模式控制。子代理程式會使用上層對話可用的 工具。網站與連接器的權限仍依個別 工具而定。

子代理程式會繼承在撰寫工具下方選取的權限模式。要求 Codex 委派工作前，請先為 上層輪次選擇權限模式。

在互動式 CLI 工作階段中，即使您正在查看主執行緒，非作用中的智慧體 執行緒仍可能出現核准要求。核准覆疊畫面會 顯示來源執行緒標籤；您可以按下 o 開啟該執行緒，再 核准、拒絕或回應要求。

在非互動式流程中，或執行作業無法顯示新的核准要求時，需要新核准的 動作將會失敗，而 Codex 會將錯誤傳回 上層工作流程。

Codex 產生子智慧體時，也會重新套用上層輪次目前的執行階段覆寫設定。 這包括您在工作階段中以互動方式設定的沙盒和核准選項， 例如透過 /permissions 進行的變更或 --yolo，即使所選 自訂智慧體檔案指定了不同的預設值，也同樣適用。

子代理程式會繼承在撰寫工具下方選取的權限模式。要求 Codex 委派工作前，請先為 上層輪次選擇權限模式。

您也可以覆寫個別自訂智慧體的沙盒組態，例如明確指定其中一個以唯讀模式運作。

自訂智慧體

Codex 隨附下列內建智慧體：

• default：通用備援智慧體。
• worker：著重執行的智慧體，用於實作與修正。
• explorer：以讀取為主的程式碼庫探索智慧體。

若要定義自己的自訂智慧體，請將獨立的 TOML 檔案新增至 ~/.codex/agents/ 以供個人智慧體使用，或 .codex/agents/ 以供專案範圍的 智慧體使用。

每個檔案都定義一個自訂智慧體。Codex 會將這些檔案載入為所產生工作階段的 組態層，因此自訂智慧體可覆寫與一般 Codex 工作階段組態相同的設定。相較於 專用的智慧體資訊清單，這種方式可能較為繁瑣；隨著編寫與分享方式日趨成熟， 這種格式也可能隨之演進。

每個獨立的自訂智慧體檔案都必須定義：

• name
• description
• developer_instructions

如果自訂智慧體檔案設定了 model 或 model_reasoning_effort，檔案中的值 會優先採用。套用檔案前，Codex 會依序解析各項設定： 產生時明確指定的值、對應的 [agents] 預設值，以及 上層的值。如果明確的產生要求或 [agents] 預設值 選定了模型，但兩者均未提供推理強度，Codex 會使用 該模型的預設推理強度。若自訂智慧體檔案只設定 model， 則會保留先前解析出的推理強度。若所選模型不支援該推理強度，請在檔案中一併設定 model_reasoning_effort； 若您想改用 不同的推理強度，也請如此設定。至於其他工作階段設定，例如 sandbox_mode、mcp_servers 和 skills.config，如果自訂智慧體檔案未設定，則會從上層 繼承。

全域設定

全域子代理程式設定仍位於 [agents] 下方，並包含在您的組態中。

注意事項：

• agents.enabled 的預設值為 true。將它設為 false 可停用多智慧體工具。
• 若未設定 agents.max_concurrent_threads_per_session，Codex 會選擇預設值。現有組態仍可繼續將 agents.max_threads 做為舊版別名。
• 產生時明確指定的值會覆寫 agents.default_subagent_model 和 agents.default_subagent_reasoning_effort。
• agents.interrupt_message 的預設值為 true。將它設為 false，即可從智慧體的上下文中省略模型可見的中斷訊息。
• 如果自訂智慧體名稱與 explorer 等內建智慧體相同，您的自訂智慧體會優先採用。

自訂智慧體檔案結構描述

您也可以在自訂智慧體檔案中加入其他受支援的 config.toml 設定鍵，例如 model、model_reasoning_effort、sandbox_mode、mcp_servers 和 skills.config。

Codex 會依據 name 欄位識別自訂智慧體。最簡單的慣例是讓檔名與 智慧體名稱相符，但最終仍以 name 欄位 為準。

自訂智慧體範例

理想的自訂智慧體應專注於特定任務，並具備明確的執行原則。請為每個智慧體指定清楚的職責、符合該職責的工具使用範圍，以及避免其涉入其他相關工作的指示。

範例 1：PR 審查

這種模式會將審查工作分配給三個各有專長的自訂智慧體：

• pr_explorer 會梳理程式碼庫並蒐集證據。
• reviewer 會找出正確性、安全性與測試方面的風險。
• docs_researcher 會透過專用的 MCP 伺服器查閱框架或 API 文件。

專案設定（.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"

這項設定適合用於以下提示詞：

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.

範例 2：前端整合偵錯

這種模式適用於 UI 迴歸問題、不穩定的瀏覽器操作流程，或橫跨應用程式程式碼與執行中產品的整合錯誤。

專案設定（.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

這項設定適合用於以下提示詞：

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.