有没有佬友遇到类似的情况，能不能解决？ gpt选择曲线救国 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
有人遇到过subAgent加载不出来的问题吗 重启了几次codex都不行 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
问题是这样的，Claude code自从subagents有了新的显示方式之后（在页面底部显示），显示就一直有点奇怪，如下图： 就是没选中的subagent会多一个换行，前一个版本的main也会有，这个版本至少有subagent有。 看了下别人的和网上的视频突然发现好像这个是不正常的（最开始我以为会在空行里面显示什么东西，一直没等出来） 不知道佬友有没有类似情况，有无解决方案（有点强迫）。 今天试着重装了下，很奇怪，第一次调用没有问题，后面的subagent又开始这样了。 并且这个163版本，多了一个会话管理类似的页面，进那个页面不仅卡一下，还会闪过几个存在四分之一秒不到的终端，动画都没播完看不到里面是什么。 不知道发生什么了。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
发现 不知道是不是火星了，最近用 Codex 时发现能直接读取到我 CPA 里的其他模型了。深入研究了一下，发现可配置的很多，分享给大家。 配置自定义 Provider 在 ~/.codex/config.toml 里配置自定义 provider，调取 API 模式就不用多说了： toml model_provider = “cpa” [model_providers.cpa] name = “CPA” base_url = “ https://your-api-endpoint/v1 ” wire_api = “responses” requires_openai_auth = false experimental_bearer_token = “sk-xxx” 这个时候开启 Codex 就会读取到你 CPA 里面的所有模型了。如果没有，去删除 ~/.codex/models_cache.json ，重启 Codex 让它重新获取一下。 这个时候已经可以调用了，不过默认情况下其他模型的参数都会按照 GPT 模型参数加载。 适配模型参数 如果要完美适配，需要在 ~/.codex/config.toml 里加一行： toml model_catalog_json = “~/.codex/model-catalogs/custom-catalog.json” 然后新建 ~/.codex/model-catalogs/custom-catalog.json ，大致格式： { “models”: [ { “slug”: “glm-5.1”, “display_name”: “GLM-5.1”, “description”: “智谱”, “default_reasoning_level”: “high”, “supported_reasoning_levels”: [ {“effort”: “low”, “description”: “Fast”}, {“effort”: “medium”, “description”: “Balanced”}, {“effort”: “high”, “description”: “Deep”} ], “shell_type”: “shell_command”, “visibility”: “list”, “supported_in_api”: true, “context_window”: 200000, “max_context_window”: 200000, “effective_context_window_percent”: 95, “input_modalities”: [“text”], “base_instructions”: “You are a coding agent.” } ] } 这样就能加载正确的上下文长度了。 子代理多模型 测试了一下，可以通过指定模型，让 Codex 调用各种模型作为 subagent。 感觉玩法就多了，可以替代 opencode 里的很多功能了。我探索的可能不太准确，大家可以继续研究交流。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
很奇怪，我换自己反代的free号就是正常的。甚至换成本地路由deepseek也可以正常派发subagent。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
现在很多 subagent 模式都是派很多子代理去探索代码库，派另一个子代理去研究方案，派一个子代理写代码实现需求，但是如果说整个工作内容都能在 1M 窗口内被做完，子代理就没有任何优势了，特别是现在缓存价格非常便宜，每次都新开子代理的话，是吃不到缓存价格的
现在很多 subagent 模式都是派很多子代理去探索代码库，派另一个子代理去研究方案，派一个子代理写代码实现需求，但是如果说整个工作内容都能在 1M 窗口内被做完，子代理就没有任何优势了，特别是现在缓存价格非常便宜，每次都新开子代理的话，是吃不到缓存价格的
佬们，主agent 和 subagent 交接上下文的正确姿势是什么呢？使用subagent 一来是希望上下文干净，不要一个agent 把任务做到底。但是交接上下文的时候，主agent 读过一遍，吐给子agent 它又再读一遍，token 翻倍。现在我的做法是，任务设计的时候尽可能把上下文有相关性的任务，规划给一个agent worker。然后主agent 只是派活儿跟进度，调度任务列表，不深度解析任务相关上下文。review agent 的结果，由主agent 中转。子agent worker 负责开发，修复review 问题。然后再把codegraph 接进来，给子agent worker 使用。但是token 消费还是很多。感觉比顺序跑任务，消耗快得多。不知道正确的姿势是什么？有没有什么开源的方案参考。 9 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
之前是pro 5x，双倍的时候基本够用，现在双倍没了换了pro 20x 感觉有点点用不完，想试试subagent，有没有佬指教下 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
佬， 如上图， 我看还是无法派发subagent执行任务 是有什么配置要加吗？ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
有 2 个问题想请教下 问题 1. codex 对于稍有规模的工程开发现在还是 subagents 吗？ 平时用 codex 多一些，但对于研发来讲，agent 还是 cc 更先进一些，cc 之前有 agent teams ，大家所熟悉的三省六部制多 agent 合作来做项目，有 PM/架构师/Engineer/QA 等不同角色配合，而现在 cc 又出现 dynamic workflows ，对于大型工程，AI 先编写脚本，用脚本去派生子 agent 做项目的维护推进。 对于 codex 来讲，现在还是只有 subagents 吧？平时虽然没有那么多新项目的需求，基本上都是对老项目修修补补，开一个 codex ，不相关的小修补都是新开 session 来让 AI 解决，一个 AGENTS.md 足以。 问题 2. 对于前端/客户端来讲，AI 如何做 UI 测试/验收？ 就像 claude 把 bun 从 zig 移植到 rust ，不说它 RIIR 方面，但开发的闭环这一块就值得我们学习，前段时间还看到有人用 cc 把 go mihomo 移植到 rust ，这也是依赖 agent teams 的闭环合作。 但对于这些项目，都是比较容易测试的(对 AI 来讲)。那对于前端/客户端来讲呢？ codex 写网页我看它还会开 server 打开浏览器来控制操作下，实际上它的审美也是不足的（先不用说什么 fronted-design skills)，最终还是要靠人来反复比对调整，对于客户端项目（虽然很久前 codex 就支持 内置 iOS 模拟器了），这种更依赖人去运行到真机测试，复杂交互逻辑它还是不太 work 。 所以说，对于前端/客户端开发来讲，如何完成 agent teams 的合作闭环？
如果不能，怎么派发搜索任务、写文档任务等耗费大量token的任务给其他廉价模型？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
问题描述:使用第三方的apikey(那个男人的公益站),启用了/goal,设置了无需审批,给了codex一个大需求文档,想让codex一直跑下去,直到结束,但是总是出现中断,看样子好象是子代里无法调用,验证后确认,子代里确实无法使用,并且只要启用,就中断.各位大佬有无遇到此问题? 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位 V 友，AI 编程工具现在越做越重，文件目录稍微大一点，上下文就被各种 Grep 和日志给污染了，Token 费用直线上升。 看了下 Antigravity 2.0 里的 define_subagent 和 invoke_subagent 流程，通过给子代理限制 Tool 范围与分配隔离分支，成功实现了多线程并行的 codebase 检索，感觉是目前工程上比较优雅的降噪方案。 随笔写了一篇技术分享，求大佬们提提意见： https://aidevhub.net/blog/google-antigravity-subagent-orchestration
各位 V 友，AI 编程工具现在越做越重，文件目录稍微大一点，上下文就被各种 Grep 和日志给污染了，Token 费用直线上升。 看了下 Antigravity 2.0 里的 define_subagent 和 invoke_subagent 流程，通过给子代理限制 Tool 范围与分配隔离分支，成功实现了多线程并行的 codebase 检索，感觉是目前工程上比较优雅的降噪方案。 随笔写了一篇技术分享，求大佬们提提意见： https://aidevhub.net/blog/google-antigravity-subagent-orchestration
各位 V 友，AI 编程工具现在越做越重，文件目录稍微大一点，上下文就被各种 Grep 和日志给污染了，Token 费用直线上升。 看了下 Antigravity 2.0 里的 define_subagent 和 invoke_subagent 流程，通过给子代理限制 Tool 范围与分配隔离分支，成功实现了多线程并行的 codebase 检索，感觉是目前工程上比较优雅的降噪方案。 随笔写了一篇技术分享，求大佬们提提意见： https://aidevhub.net/blog/google-antigravity-subagent-orchestration
如图所示,昨天还是没问题的,今天一调用subagent,就会报错,佬友有遇到过吗 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 项目链接： github.com GitHub - Caph-dev/delegate-grill-with-docs: A skill to delegate grill-with-docs sessions to a... A skill to delegate grill-with-docs sessions to a subagent that answers the grilling questions on the user's behalf. 如果你用过 mattpocock 的 grill-with-me 或者 grill-with-docs 并且总是认同 LLM 基于这两个skills给出的推荐做法，与此同时对于一直回复“认同”“同意”“可以” 感到厌烦的话，这个skill一定适合你！ 这个skill会派生一个subagent，代替你为每个问题给出最佳回答；主agent接受subagent结果后，会继续推进讨论。最后把结论写回文档中。 使用方法（需要显式调用，不会自动触发） 使用 $delegate-grill-with-docs 对 @xxx-doc.md 做一次深入讨论，并把最终结论回写到原文档。 安装方法： 让你的agent帮你安装, 在对话框内输入: 安装这个skill: https://github.com/Caph-dev/delegate-grill-with-docs 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
最近迷上一句提示词： 回顾主线任务，启用subagents做一轮commit前审计 对codex和Claude code都非常有用，我发现他们启用子代理审查的代码维度，都比我自己能想到的更加全面和深刻 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
使用 Claude 构建多智能体时，我发现 Subagent 存在“模型漂移”的问题。比如我明明在逻辑上限定了 Subagent 使用 Sonnet，但事后查日志却发现它实际调用了 Opus（比如 Opus 4.7），和主脑的模型一致了。 针对这个问题，想向大家求证几个底层机制细节： 官方指定的配置点位在哪？ 在 Claude 的官方规范（或类似 Claude Code 的多智能体配置）中，具体是在哪个文件的哪个位置来硬性指定 Subagent 的所属模型？ 是否存在官方的“自动升级 / 覆写”机制？ 官方底层是否有某种判定机制，比如当系统判定当前分配给 Subagent 的任务过于繁重或复杂时，会自动无视我的设定，将其强制“升级”成与主脑相同的模型来处理？ 如何彻底锁死模型防漂移？ 如果不存在上述自动升级机制，那这种漂移现象大概率是什么原因导致的（代码透传 Bug 还是上下文污染）？大家在工程实践中，是用什么方法彻底防止 Subagent 发生模型漂移的？ 求问各位佬~!感谢! 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题