拒绝模型“随机”!Codex子代理硬约束配置最佳实践

本文深入探讨了在 Codex AI 开发中如何解决子代理模型与推理等级不可控的问题。作者通过实验验证,仅依靠 AGENTS.md 中的自然语言指令无法强制约束子代理行为,子代理仍可能随机调用低算力模型。文章提出了“三层约束”方案,强调必须在 config.toml 和 agents/*.toml 配置文件中进行硬编码,才能确保所有子代理统一使用 gpt-5.4 等高性能模型并锁定推理等级。文末附赠了一套涵盖 Worker、Reviewer、Frontend 等九种角色的完整配置模板,帮助开发者实现从“软提示”到“硬配置”的管控升级。

原文链接:Linux.do

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