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• 相关参考: AI Agent 配置文件路径参考

OpenAI Codex

它是什么

Codex 可以理解成面向编程任务的 AI 助手，重点不是泛化聊天，而是围绕代码阅读、编辑、重构和执行任务提供协作能力。

常见使用场景

• 生成样板代码和重复逻辑
• 理解已有工程结构
• 辅助 code review 和重构
• 把自然语言任务转成代码修改建议

使用边界

• 适合承担规则明确、可验证的开发任务
• 不适合独立负责复杂业务边界和架构判断

规则文件与配置文件

指令文件

Codex 当前官方主路径是 AGENTS.md：

• 全局：~/.codex/AGENTS.md
• 临时全局覆盖：~/.codex/AGENTS.override.md
• 项目 / 子目录：AGENTS.md、AGENTS.override.md

加载时会：

• 从项目根一路走到当前工作目录
• 每个目录最多读取一个 instruction file
• 单目录内优先 AGENTS.override.md，再看 AGENTS.md

此外还可以在 config.toml 里通过 project_doc_fallback_filenames 添加备用文件名。

Prompt 文件定位

按当前公开文档，Codex 主要依赖：

• AGENTS.md
• config.toml
• skills

也就是说，它没有像 VS Code Copilot 那样主推独立的 .prompt.md prompt file 目录。

配置文件

• 用户级：~/.codex/config.toml
• 项目级：.codex/config.toml
• Unix 系统级：/etc/codex/config.toml

优先级从高到低：

1. CLI flags / --config
2. profile
3. 项目级 .codex/config.toml
4. 用户级 ~/.codex/config.toml
5. 系统级
6. 默认值

项目级配置需要 trusted project 才会加载。

记忆定位

从当前公开信号看，Codex 的重点仍是 IDE、CLI、桌面 app、skills、plugins 和云端委派这类统一体验。

因此：

• Codex 的 memory 更像正在形成中的产品能力
• 它目前还不算成熟独立的 memory 项目生态
• 如果目标是跨多个 coding client 共用长期记忆，通常还是要把共享层放到外部 backend 或文件化规则层

最短记忆方式

Codex 更偏编程协作工具；memory 对它来说更像产品内生能力，而不是独立 memory 平台。

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