Arsenal Topic
Agent协作
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核心洞见
一台电脑向多台设备上的Codex派发任务时，群友建议用SSH隧道配合Codex CLI做跨设备Agent-to-Agent调度，前提是设备处于同一路由或网络。
群友确认 Codex 可以接入 DeepSeek API，过去有人用 ccswitch 中转，现在已有官方原生集成指引。
群友认为多智能体模式本身会因深度协作而变慢，可尝试加入 2speed 提速。
针对手机无法连接并远程操控 Codex，群友给出了客户端版本、UU 和 Tun 模式三条排查线索。
群里围绕主 Agent 与子 Agent 的实时沟通机制展开实操讨论：基础方式是主线程等待或轮询子线程完成，再验收并分派下一步。
群管理提出寻找优秀 AI 客服系统，明确需求是能承担部分销售工作，说明群内对客服型 Agent 的商业落地仍有需求。
群友分享 openagents 项目并准备试用，后续关注点集中在 runtime 如何实现。
群友把 Claude 与 Codex 5.6 的长任务体验放在一起比较：Claude 基础版消耗看起来更低，Codex 的 SOL 容易边界膨胀，TERRA 成功率又不稳。
关于 Codex Token 消耗，群友给出的核心经验不是少用，而是让 Agent 少走弯路：脚本化、skills 路由、知识库路由、用户偏好、路径和缓存都要提前设计。
西安-皈一分享了资源池玩法：官方号配资源池可以 24 小时跑，两天体验暂时稳定，并称跨境电商图文、视频、链接流程已用 Codex 实现约 80% 自动化。
WorkBuddy 被作为国内桌面智能体替代方案讨论，群友已经在公司内部推广给两百多个同事使用，并用 Codex 写了简易说明。
AI 让编码能力平权后，差异化会转向想法、资源整合和商业模式。