OpenAI Codex

OpenAI 面向真实代码仓库的 AI 编程智能体系统，覆盖本地 App、IDE 插件、CLI、网页版 Cloud、GitHub/PR、自动化、Skills、MCP、浏览器/桌面操作等完整工程工作流。

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[!info] related notes

OpenAI Codex

它是什么

截至 2026-07-04，Codex 是 OpenAI 面向真实代码仓库的 AI 编程智能体系统，不是以前那个单纯”代码补全模型”。它覆盖本地 App、IDE 插件、CLI、网页版 Cloud、GitHub/PR、自动化、Skills、MCP、浏览器/桌面操作等完整工程工作流。

OpenAI 官方定义：Codex 是”可以帮助你编写、审查和发布代码的 AI 智能体”，已包含在 Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 等 ChatGPT 方案中。

核心能力

能力说明
代码库理解读项目结构、解释调用链、找架构问题
代码修改编辑文件、运行命令、跑测试、继续修复
工程集成Git diff、PR review、GitHub comment 触发

主要入口

Codex App（桌面版）

最完整的入口，AI 编程工作台：

  • Project threads：每个项目/任务一个线程
  • Parallel tasks：多个任务并行跑
  • Git worktrees：隔离多个改动（→ coding-agent-git-worktree）
  • Diff review：看 Codex 改了什么，逐条反馈
  • Terminal/actions：跑命令、测试、构建
  • Artifacts：预览生成文件、总结、计划
  • App/IDE sync：App 和 IDE 共享上下文
  • 内置浏览器：和 Codex 共享网页视图（→ coding-agent-browser-computer-use）
  • Computer Use：macOS/Windows 桌面 GUI 操作
  • Appshots：把当前前台 App 窗口截图发给 Codex

Codex IDE Extension

→ coding-agent-ide-integration

  • 支持 VS Code 兼容编辑器和 JetBrains IDE
  • 侧边栏并排工作，贴近当前编辑上下文
  • Cloud delegation：在 IDE 里把大任务交给 Cloud 跑

Codex CLI

codex                          # 交互式 TUI
codex "explain this codebase"  # 一次性任务
codex exec "fix the CI failure" # 非交互执行
codex resume --last             # 继续上一次上下文
codex cloud exec --env ENV_ID "Summarize open bugs"  # 云端任务

重要功能：

功能作用示例
交互式 TUI终端里的 AI 编程助手codex
一次性任务快速问一个问题codex "explain this codebase"
/review本地代码审查在 TUI 输入 /review（→ coding-agent-code-review）
/model切换模型在会话中输入 /model
/permissions调整权限模式Read-only / Auto / Full Access（→ coding-agent-permission-modes）
@ 文件搜索快速引用文件输入 @ 选文件
! 本地命令把命令输出喂给 Codex!pnpm test
Web search内置一方搜索默认使用搜索缓存
图片输入截图/设计稿作为上下文codex -i screenshot.png "Explain this error"

Codex Web / Codex Cloud

→ coding-agent-cloud-execution

  • 浏览器里把任务交给 Codex 执行
  • 云端环境后台并行运行
  • 连接 GitHub，配置环境，发起任务
  • 查看日志和 diff，创建 PR
  • --attempts 1-4 生成多个尝试版本（best-of-N）

共享能力

这些能力是 coding agent 的通用模式，详见对应笔记：

能力笔记
Skills（可复用工作流）coding-agent-skills
Subagents（子智能体）coding-agent-subagents
权限模式coding-agent-permission-modes
云端执行coding-agent-cloud-execution
IDE 集成coding-agent-ide-integration
GitHub 集成coding-agent-github-integration
浏览器/桌面操作coding-agent-browser-computer-use
Code Reviewcoding-agent-code-review
自动化coding-agent-automation
Git Worktreecoding-agent-git-worktree

Codex 特有的 Skills 细节

  • Record & Replay：macOS 上录制一次操作流程，自动整理成可复用 Skill
  • Plugin 打包：Skills + MCP servers + App integrations 打包成 Plugin 分发
  • 显式调用（/skills）或隐式匹配（根据 description）

Codex 特有的 GitHub 集成细节

  • @codex review：PR comment 触发审查
  • @codex fix the CI failures：启动 Cloud task 修复
  • openai/codex-action@v1：GitHub Action 在 CI/CD 中运行 Codex
  • 可配置自动 review 每个 PR

Codex 特有的自动化细节

  • Automations：后台安排重复任务，发现放进 inbox，无事则归档
  • 可与 Skills 结合做复杂周期任务

Codex 特有的浏览器/桌面细节

  • In-app browser：内置浏览器，共享渲染后的网页视图
  • Browser use：点击、输入、检查页面状态、截图
  • Computer Use：macOS/Windows 桌面 GUI 操作
  • Appshots：前台 App 窗口截图 + 可用文本

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。

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：CLI flags → profile → 项目级 → 用户级 → 系统级 → 默认值

MCP 配置

可以在 ~/.codex/config.toml 配置 STDIO 或 streaming HTTP MCP server，会话启动时自动启动。

模型选择

  • CLI 会话里用 /model 切换
  • codex -m gpt-5.5 为新 CLI thread 指定模型
  • config.toml 里设置默认模型
  • Cloud 任务目前不能改默认模型

Profile 机制：多中转站快速切换

Codex CLI 官方支持 --profile（-p）参数，可叠加一个额外的 ~/.codex/<name>.config.toml 覆盖基础配置，天然适合多中转站切换。

目录结构

~/.codex/
├── config.toml              # 基础配置（所有 provider 定义 + 默认 provider/model）
├── auth.json                # API keys（OPENAI_API_KEY 及其他 env_key）
├── jianzhile.config.toml    # profile: codex -p jianzhile
├── eirouter.config.toml     # profile: codex -p eirouter
├── lir.config.toml          # profile: codex -p lir
├── muyuan.config.toml       # profile: codex -p muyuan
└── anyrouter.config.toml    # profile: codex -p anyrouter

基础 config.toml

model_provider 和 model 必须在顶层（不能在 [profiles.default] 里）：

model_provider = "jianzhile"
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true

[model_providers.jianzhile]
name = "Jianzhile"
base_url = "https://jianzhile.vip/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

[model_providers.eirouter]
name = "Eirouter"
base_url = "https://www.eirouter.com/v1"
env_key = "EIROUTER_API_KEY"

[model_providers.lir]
name = "Lir"
base_url = "https://sub2api.lir.cc.cd/v1"
env_key = "LIR_API_KEY"

Profile 文件

每个 profile 文件只需指定 model_provider：

# ~/.codex/eirouter.config.toml
model_provider = "eirouter"

使用方式

codex                # 使用 config.toml 中的默认 provider
codex -p jianzhile   # 叠加 jianzhile.config.toml
codex -p eirouter    # 叠加 eirouter.config.toml
codex -p lir         # 叠加 lir.config.toml

注意点

  • wire_api = "responses" 和 requires_openai_auth = true 是某些中转站（如 jianzhile）必须的
  • auth.json 统一存储所有 key，env_key 字段指向其中的 key name
  • OPENAI_API_KEY 用于 requires_openai_auth = true 的 provider
  • Profile 文件只放差异项（通常是 model_provider），其余从基础 config.toml 继承

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
  • Skills 的价值在于把个人 prompt 经验升级成团队级可复用资产

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。Codex 的 memory 更像正在形成中的产品能力，不算成熟独立的 memory 项目生态。

最短记忆方式

Codex = OpenAI 的 AI 编程智能体系统，覆盖 App/IDE/CLI/Cloud/GitHub/自动化/浏览器，核心是把代码理解→修改→验证→工程工作流串成闭环。

创建于 2026/3/12 更新于 2026/7/15