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title: "理解 Subagents 的分工模型"
description: "说明 Codex subagents 如何并行探索、实现或分析任务，以及什么时候应该拆分给子 Agent。"
verifiedAt: "2026-05-06"
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import { Cards, Card } from 'fumadocs-ui/components/card';

Codex 可以通过 spawning specialized agents in parallel 来运行 subagent workflows，让它们并发 explore、tackle 或 analyze work。

这篇解释核心概念和取舍。setup、agent configuration 和 examples 见 [Subagents](https://developers.openai.com/codex/subagents)。

> [!IMPORTANT]
> Subagents 只适合能独立拆分、结果能汇总、写入范围能隔离的任务。不要为了“看起来并行”把主线程下一步马上需要的阻塞工作交给子 agent。

## 为什么 subagent 工作流有帮助

即便有 large context windows，模型仍然有边界。

如果你把 main conversation，也就是定义 requirements、constraints 和 decisions 的地方，塞满 noisy intermediate output，例如 exploration notes、test logs、stack traces、command output，session 会随着时间变得不稳定。

这通常被描述为：

| 概念 | 含义 |
| --- | --- |
| **Context pollution** | 有用信息被 noisy intermediate output 淹没。 |
| **Context rot** | conversation 填满低相关细节后，performance 下降。 |

背景说明可看 Chroma 关于 [context rot](https://research.trychroma.com/context-rot) 的文章。

Subagent workflows 的作用是把 noisy work 从 main thread 中移走：

- 让 **main agent** 专注 requirements、decisions 和 final outputs。
- 让 specialized **subagents** 并行处理 exploration、tests 或 log analysis。
- 让 subagents 返回 **summaries**，而不是 raw intermediate output。

当工作可以独立并行时，subagent workflows 也可以节省时间。它们还能把 larger-shaped tasks 拆成 bounded pieces，让任务更容易处理。

例如，Codex 可以把 multi-million-token document 的分析拆成小问题，再把提炼后的 takeaways 返回给 main thread。

起步时，优先把 parallel agents 用在 read-heavy tasks，例如 exploration、tests、triage 和 summarization。

parallel write-heavy workflows 要更谨慎，因为多个 agents 同时编辑 code 可能造成 conflicts，并增加 coordination overhead。

## 核心术语

Codex 在 subagent workflows 中使用几个相关术语：

| 术语 | 含义 |
| --- | --- |
| **Subagent workflow** | Codex 运行 parallel agents，并整合它们结果的 workflow。 |
| **Subagent** | Codex 启动来处理具体 task 的 delegated agent。 |
| **Agent thread** | 某个 agent 的 CLI thread，可以通过 `/agent` inspect 和 switch。 |

## 触发 subagent 工作流

Codex 不会自动 spawn subagents。只有当你明确要求 subagents 或 parallel agent work 时，它才应该使用 subagents。

实际触发方式是直接写清楚，例如：

- "spawn two agents"
- "delegate this work in parallel"
- "use one agent per point"

Subagent workflows 会比类似 single-agent runs 消耗更多 tokens，因为每个 subagent 都会做自己的 model 和 tool work。

好的 subagent prompt 应该说明：

- 如何 divide work。
- Codex 是否应该等待所有 agents 完成后再继续。
- 需要返回什么 summary 或 output。

示例：

```text
请用 parallel subagents review 当前分支。分别启动一个 subagent 检查 security risks，一个检查 test gaps，一个检查 maintainability。等待三个 subagents 全部完成后，按类别汇总 findings，并附 file references。
```

## 选择模型和推理强度

不同 agents 需要不同 model 和 reasoning settings，但具体模型名称、可用性和价格属于高波动事实，不适合写成长期推荐表。

更稳的选择方法：

- 探索、日志归纳、文件定位这类 read-heavy sidecar task，可以优先选择更快、更省的配置。
- 安全审查、复杂逻辑推理、跨模块设计和高风险变更，需要更强推理和更明确验证。
- 写代码的 subagent 必须有清晰 ownership，避免多个 agent 写同一批文件。
- 需要 pin model 或 reasoning effort 时，把原因写进 agent file 或 prompt，不要只写“用最强模型”。
- 具体模型名称、reasoning effort 支持情况和 pricing 回官方 Models / Config 页面核验。

更高 reasoning effort 会增加 response time 和 token usage，但可能提升复杂任务质量。团队工作流里要把质量、延迟、成本和冲突风险一起评估。

更多细节见：

- Models：[https://developers.openai.com/codex/models](https://developers.openai.com/codex/models)
- Config basics：[https://developers.openai.com/codex/config-basic](https://developers.openai.com/codex/config-basic)
- Configuration Reference：[https://developers.openai.com/codex/config-reference](https://developers.openai.com/codex/config-reference)

## 接下来去哪

<Cards>
  <Card title="用 Subagents 拆分任务" description="先看如何设计自包含、可并行、可汇总的 delegated task。" href="/docs/codex/official/03-extensions/10-subagents-split" />
  <Card title="Skills / Subagents / Hooks" description="区分流程复用、并行分工和确定性检查三类机制。" href="/docs/codex/understanding/skills-subagents-hooks" />
  <Card title="模型与成本" description="需要调模型、速度和用量时，回到模型成本章节。" href="/docs/codex/official/04-model-pricing" />
  <Card title="官方 Subagents" description="配置字段、示例和模型可用性以官方文档为准。" href="https://developers.openai.com/codex/subagents" />
</Cards>
