# 1 我在Codex里，准备打造Agent，包括工作流，多智能体协同等。有没有可以协助我进展的插件，还是我手工打造？ 有，而且我建议你**不要纯手工打造，也不要完全依赖插件/框架**。更好的路线是： > **核心方法论与工作流手工设计；执行层、工具层、样板工程用插件/SDK/框架加速。** 换句话说：**“手工搭骨架，插件长肌肉。”** ## 1. Codex 里现在确实有可用的协助机制 你可以重点看四类： ### A. Codex App / IDE Extension：适合“多任务并行 + 人类监督” Codex 本身已经被设计成多智能体工作台：Codex app 支持多个 agent 并行、隔离 worktree、在不同线程中推进任务，你可以审 diff、评论修改、再接回编辑器。OpenAI 官方也明确把 Codex app 描述为 agentic coding 的 command center。([OpenAI][1]) ([OpenAI][2]) 适合你现在做： * 一个 agent 改架构 * 一个 agent 写测试 * 一个 agent 审查提示词/Skill * 一个 agent 做文档同步 * 你作为总控审查合并 这部分不需要你自己造多智能体运行器，Codex 已经能承担一部分“并行开发组织器”的角色。 ### B. Skills：适合沉淀你的 CCPE / 审稿 / Agent 设计规范 Codex 的 Skills 可以打包 instructions、resources、scripts，让 Codex 按团队偏好稳定执行任务；官方也说 Codex app 有创建和管理 skills 的界面。([OpenAI][1]) 这对你特别关键。你的 CCPE、认知显影、审稿协议、Agent 角色设定规范，不应该只放在一次性 prompt 里，而应该逐步沉淀成： ```text skills/ ccpe-agent-design/ SKILL.md templates/ examples/ checklists/ outline-review/ draft-consistency-review/ prompt-architecture-audit/ workflow-evaluator/ ``` 我的判断：**Skills 是你最应该优先用的“插件形态”。** ### C. MCP：适合连接工具、外部系统、上下文源 OpenAI 官方文档说明，Codex CLI 可以作为 MCP server 被 Agents SDK 调用，用于构建多智能体开发工作流；它暴露 `codex` 和 `codex-reply` 等工具，并可由外部 orchestrator 调用。([OpenAI开发者][3]) 这意味着你可以让一个更上层的 Agent 系统去调用 Codex，例如： ```text Planner Agent ↓ Architect Agent ↓ Codex MCP Agent 负责改代码 ↓ Reviewer Agent ↓ Evaluator Agent ``` 这适合你以后把“Agent 生产线”做成真正的系统，而不只是手动在 Codex 里开几个窗口。 ### D. OpenAI Agents SDK：适合写你自己的多智能体编排层 官方说 Agents SDK 用于构建会规划、调用工具、跨专家协作、保留状态的 agent；当你的应用需要自己掌控 orchestration、tool execution、approvals、state 时，应使用 Agents SDK。([OpenAI开发者][4]) 这句话很重要。它基本对应你的场景：你不是只想“让 AI 帮我写代码”，你是在设计一套**Agent 架构生产系统**。 所以如果你后面要产品化/系统化，Agents SDK 是很自然的底座。 --- ## 2. 但你的核心部分，最好手工打造 尤其是这些，不建议交给现成插件决定： ### 你应该手工打造的部分 | 部分 | 为什么要手工 | | --------- | ------------------------------------------------------- | | Agent 类型学 | 这是你的 CCPE / 方法论资产，不能被框架默认角色污染 | | 工作流阶段划分 | 例如“需求澄清 → 角色建模 → 上下文装载 → 执行 → 审查 → 评估 → 回灌” | | 产物格式 | 例如 Agent Card、Workflow Spec、Model Index、Prompt Template | | 审查标准 | 这是你真正的护城河，不是工具能自动给你的 | | 上下文机制 | 哪些上下文给执行 Agent，哪些只给 Reviewer，这需要你自己设计 | | 失败模式库 | 比如过度展开、上下文幻觉、职责漂移、隐性多目标冲突 | | 评估协议 | 你需要定义什么叫“这个 Agent 真的变好了” | 一句话：**框架可以帮你跑流程，但不能替你定义“什么是好流程”。** --- ## 3. 我会建议你采用“三层架构” ### 第一层：方法论层，手工打造 这是你的 CCPE / Agent 设计理论层。 产物类似： ```text /docs/ principles/ agent-design-principles.md workflow-design-principles.md context-engineering-principles.md /model-index/ agent-types.yaml workflow-patterns.yaml review-rules.yaml failure-modes.yaml ``` 这一层不要急着自动化。先把概念打磨清楚。 --- ### 第二层：Skill 层，半手工半自动 把稳定流程封装成 Codex Skills。 例如： ```text /skills/ ccpe-agent-architect/ ccpe-workflow-reviewer/ ccpe-prompt-refactor/ ccpe-context-loader/ ccpe-eval-designer/ ``` 每个 Skill 至少包含： ```text SKILL.md templates/ checklists/ examples/ failure_modes.md ``` 这一层是你近期最值得投入的。它既保留你的方法论，又能马上提升 Codex 工作效率。 --- ### 第三层：Orchestration 层，用 SDK / 框架 等你的流程稳定后，再接入： | 工具 | 适合场景 | | ----------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **OpenAI Agents SDK** | 你想和 Codex / OpenAI 模型深度整合 | | **LangGraph** | 你想要显式状态机、可恢复执行、human-in-the-loop；官方强调 durable execution、streaming、human-in-the-loop 等 orchestration 能力。([LangChain 文档][5]) | | **CrewAI** | 你想快速搭 role-based crews 和 flows；官方定位是设计 agents、orchestrate crews、automate flows，并内置 guardrails、memory、knowledge、observability。([docs.crewai.com][6]) | | **Microsoft Agent Framework** | 你偏企业级、Python/.NET、状态管理、遥测、类型安全；微软文档说它是 Semantic Kernel 和 AutoGen 的直接后继，结合了多 agent pattern 与企业级能力。([Microsoft Learn][7]) | 我的偏好会是： > **前期：Codex + Skills + AGENTS.md + 手工流程** > **中期：Codex MCP + OpenAI Agents SDK** > **复杂状态流：再考虑 LangGraph** > **不要一开始就上 CrewAI/AutoGen 式大框架，除非你只是想快速 demo。** --- ## 4. 你现在最适合的路线 我建议你不要先问“装哪个插件”，而是按这个顺序推进： ### Step 1：先做 `AGENTS.md` 在 repo 根目录放一个总控文件： ```md # AGENTS.md ## Project Mission This repository builds a CCPE-based agent architecture system for designing, reviewing, and improving AI agents, workflows, multi-agent collaboration, and prompt templates. ## Core Rules - Output-facing artifacts should be in Chinese unless specified otherwise. - Preserve CCPE concepts and do not replace them with generic agent-framework terminology. - Prefer explicit artifact handoffs over vague agent conversations. - Every workflow must define input, output, owner agent, review criteria, and failure modes. ## Development Workflow 1. Read relevant model index files. 2. Propose a plan. 3. Modify only scoped files. 4. Add or update tests/checklists when applicable. 5. Summarize changes with risks and next steps. ## Important Directories - /docs/principles - /model-index - /skills - /templates - /workbench - /examples ``` 这是 Codex 最容易吃进去的“项目宪法”。 --- ### Step 2：把你的核心流程做成 Skills 优先做这 5 个： ```text ccpe-agent-architect ccpe-workflow-designer ccpe-prompt-reviewer ccpe-context-engineer ccpe-eval-auditor ``` 每个 Skill 不要一上来写很大。先写： ```text 1. 适用场景 2. 输入要求 3. 操作步骤 4. 输出格式 5. 禁止事项 6. 失败模式 7. 示例 ``` 这个比直接写一个巨型系统 prompt 稳很多。 --- ### Step 3：用 Codex 多线程模拟多智能体协同 先不写真正的 orchestration 代码。你可以在 Codex 里手动开多个任务： ```text Thread A: 设计 Agent Card schema Thread B: 设计 Workflow Spec schema Thread C: 审查二者是否一致 Thread D: 写 examples Thread E: 写 validation checklist ``` 你先做人肉 orchestrator。等你发现流程反复稳定，再自动化。 这个阶段非常重要，因为它能避免你过早把一个还没想清楚的流程固化成代码。自动化太早，bug 会变成制度，超级烦。 --- ### Step 4：再接 OpenAI Agents SDK / LangGraph 当你已经有稳定的 artifact handoff，例如： ```text 需求输入 → Agent Design Brief → Agent Card → Workflow Spec → Prompt Template → Eval Checklist → Implementation Patch → Review Report ``` 这时再用 SDK 编排就很顺。 官方 Codex + Agents SDK 文档本身也演示了从单 agent 到 multi-agent team，并加入 handoffs、guardrails、traces 的路线。([OpenAI开发者][3]) --- ## 5. 我的结论 你现在不该“纯手工”，也不该“找个框架全包”。 最优解是： > **手工打造 CCPE 的认知架构和产物协议；用 Codex Skills 把稳定能力插件化；用 Codex 多线程做早期多智能体协同；等流程稳定后，再用 OpenAI Agents SDK / LangGraph 做正式编排。** 尤其对你这种“文章 / 模型 / Agent / Workflow / Prompt 模板”都要统一处理的系统，真正关键不是插件数量，而是你要先建立一套稳定的： ```text 角色定义 → 上下文装载 → 产物交接 → 审查标准 → 失败模式 → 评估回灌 ``` 插件只是执行器。你的 CCPE 才是操作系统。 [1]: https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/ "Introducing the Codex app | OpenAI" [2]: https://openai.com/codex/ "Codex | AI Coding Partner from OpenAI | OpenAI" [3]: https://developers.openai.com/codex/guides/agents-sdk "Use Codex with the Agents SDK | OpenAI Developers" [4]: https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents "Agents SDK | OpenAI API" [5]: https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview?utm_source=chatgpt.com "LangGraph overview - Docs by LangChain" [6]: https://docs.crewai.com/?utm_source=chatgpt.com "CrewAI Documentation - CrewAI" [7]: https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/overview/?utm_source=chatgpt.com "Microsoft Agent Framework Overview" # 2 我觉得你的建议很有帮助。ChatGPT Web（你）和Codex记忆应该没有打通吧？ 我准备按你说的“三层架构”来开展。 我只能复制这部分信息，作为我的上下文是吧？ 对，你的判断基本准确：**ChatGPT Web 里的“我”和 Codex 的上下文/记忆不是天然完全打通的**。至少你不应该假设：你在这里和我讨论过的“三层架构”、CCPE、Agent 设计原则，Codex 会自动知道。 更稳妥的做法是：**把这里沉淀出来的关键上下文，显式复制到 Codex 项目里**。 不过有个细节：Codex 现在也有自己的记忆与项目指令机制。官方文档提到，Codex 可以在启用记忆后，把合适的历史线程上下文转成本地 memory files；同时 Codex 也支持用 `AGENTS.md` 写自定义指令，放在全局或项目目录里，让 Codex 执行时自动读取。([OpenAI开发者][1]) 所以不是“只能靠每次复制 prompt”，而是应该把信息分层放进去。 ## 我建议你这样放 ### 1. 放进 `AGENTS.md`：项目宪法 这是 Codex 每次工作都应该知道的内容。 适合放： ```md # AGENTS.md ## Project Mission 本项目用于打造基于 CCPE 的 Agent 架构系统，覆盖： - 单 Agent 设计 - 工作流设计 - 多智能体协同 - Prompt / Skill / Template 设计 - 上下文工程 - 审查与评估机制 ## Core Architecture 本项目采用三层架构： 1. 方法论层 - 手工打造 - 负责 CCPE、Agent 类型学、工作流原则、上下文机制、评估标准 2. Skill 层 - 半手工半自动 - 将稳定能力封装为 Codex Skills - 包括 Agent 设计、Workflow 设计、Prompt 审查、Context Engineering、Eval Audit 3. Orchestration 层 - 后期使用 SDK / MCP / LangGraph 等工具实现 - 不应过早自动化尚未稳定的方法论流程 ## Language Rules - 面向用户、文章、模型、Agent 输出的最终产物默认使用中文。 - 内部文件名、schema、代码、配置可以使用英文。 - 不要因为参考资料是英文，就把最终面向用户的产物改成英文。 ## Design Principles - 核心方法论和审查标准必须由本项目定义，不能被外部框架默认范式替代。 - 框架只作为执行器、连接器或编排器。 - 任何 Agent / Workflow 都必须明确： - 输入 - 输出 - 责任边界 - 上下文来源 - 交接产物 - 审查标准 - 失败模式 - 评估方式 ## Working Rules for Codex - 修改前先阅读相关 docs、model-index、skills、templates。 - 不要直接重写核心概念，除非任务明确要求重构。 - 如果发现概念冲突，先输出诊断，再提出修改建议。 - 每次改动后总结： - 改了什么 - 为什么改 - 影响哪些文件 - 是否引入新的不确定性 ``` 这相当于给 Codex 一个长期稳定的“人格与项目边界”。 --- ### 2. 放进 `/docs/architecture/three-layer-architecture.md`：三层架构说明 这部分不要塞得太短，应该作为可引用的项目文档。 ```md # Three-Layer Architecture for CCPE Agent System ## 1. Methodology Layer 这是本系统的核心层，由人工主导设计。 负责： - CCPE 核心概念 - Agent 类型学 - 工作流设计原则 - 上下文装载机制 - 审查协议 - 失败模式库 - 评估与回灌机制 原则： - 不依赖外部 Agent 框架定义“什么是好 Agent” - 外部框架只能辅助执行，不能替代本层判断 - 本层产物应保持稳定、清晰、可审查 ## 2. Skill Layer 这是方法论的封装层。 负责将稳定方法沉淀为 Codex Skills，例如： - ccpe-agent-architect - ccpe-workflow-designer - ccpe-prompt-reviewer - ccpe-context-engineer - ccpe-eval-auditor 每个 Skill 至少包含： - 适用场景 - 输入要求 - 操作步骤 - 输出格式 - 禁止事项 - 失败模式 - 示例 原则： - Skill 不应过早封装尚未稳定的流程 - Skill 是方法论的执行接口，不是方法论本身 - Skill 的输出应便于被其他 Agent / Workflow 接续使用 ## 3. Orchestration Layer 这是后期自动化与多智能体编排层。 可能使用： - OpenAI Agents SDK - Codex MCP - LangGraph - 其他工作流编排工具 负责： - 多 Agent 调用顺序 - 状态传递 - 工具调用 - Human-in-the-loop - 任务恢复 - 评估回灌 原则： - 只有当手工流程稳定后，才进入编排自动化 - 不要把尚未验证的方法论流程固化为代码 - 编排层应服从方法论层和 Skill 层 ``` --- ### 3. 放进 `/model-index/`：给 Codex 可检索的结构化知识 例如： ```text /model-index/ agent-types.yaml workflow-patterns.yaml context-patterns.yaml review-rules.yaml failure-modes.yaml artifact-types.yaml ``` 这一步特别适合你。因为你不是只做一个 Agent，而是在做一个**Agent 生产系统**。 --- ### 4. 放进 `/skills/`：让 Codex 真正可复用 Codex Skills 文档说明，Codex 会先看到可用 skills 的列表，然后在判断需要时加载完整的 `SKILL.md`。([OpenAI开发者][2]) 所以你可以逐步建： ```text /skills/ ccpe-agent-architect/ SKILL.md ccpe-workflow-designer/ SKILL.md ccpe-prompt-reviewer/ SKILL.md ccpe-context-engineer/ SKILL.md ccpe-eval-auditor/ SKILL.md ``` 这比每次在 Codex 聊天框里复制一大段上下文更稳。 --- ## 你的实际操作顺序 我建议你按这个顺序来： ```text 1. 在 repo 根目录创建 AGENTS.md 2. 创建 /docs/architecture/three-layer-architecture.md 3. 创建 /model-index/ 初始索引文件 4. 创建 /skills/ 下的 3-5 个核心 Skill 5. 之后每次让 Codex 工作时，只补充“本次任务上下文” ``` 也就是说，以后你在 Codex 里不需要每次复制全部背景，而是只说： ```text 请先阅读 AGENTS.md、/docs/architecture/three-layer-architecture.md， 然后基于三层架构，设计 ccpe-agent-architect 这个 Skill。 ``` ## 最关键的提醒 你在 ChatGPT Web 这里形成的讨论，最好不要只停留在聊天记录里。 应该尽快沉淀成： ```text AGENTS.md 项目宪法 docs/ 方法论说明 model-index/ 结构化知识 skills/ 可执行能力 templates/ 可复用产物格式 ``` 这样 Codex 不需要“记住你”，它只需要**读懂你的项目**。 这就是最稳的方式。 [1]: https://developers.openai.com/codex/memories?utm_source=chatgpt.com "Memories – Codex" [2]: https://developers.openai.com/codex/skills?utm_source=chatgpt.com "Agent Skills – Codex"