深度解析 OpenAI Codex：基于抓包的 Agent 架构与提示工程全解

本文深入探讨了 OpenAI Codex 的工作机制，通过抓包分析揭示了 Agent 内部的通信逻辑。文章详细解析了 Agent Loops 的运行模式，即模型如何通过“推理-工具调用-反馈”的循环链路响应需求。作者重点拆解了 Codex 的请求体结构，展示了系统指令、权限控制、技能注入以及上下文环境是如何被结构化并发送给大模型的。此外，文章还对比了提示词工程与模型微调两种优化路径，并指出了利用 MITM 技术获取真实交互数据用于垂直领域模型微调的未来趋势，为开发者构建高效 AI Agent 提供了极具价值的底层视角。