0:00.000–0:04.920
OpenAI最近为Codex最新版
0:04.920–0:07.500
也就是0.145.0版
0:07.500–0:10.600
推出了全新的Multi-Agent V2
0:10.600–0:13.580
也就是更加稳定的多智能体系统
0:13.580–0:14.740
这次升级之后
0:14.740–0:16.680
我们终于可以在Codex中
0:16.680–0:19.480
更加灵活的使用和管理Sub-Agent
0:19.480–0:23.440
目前Multi-Agent V2已经进入相对稳定阶段
0:23.440–0:25.820
它不仅支持为不同的子Agent
0:25.820–0:28.200
配置不同的模型和推理层级
0:28.200–0:29.980
还可以控制并发数量
0:29.980–0:31.280
当任务恢复之后
0:31.280–0:34.260
也能快速继续保持原来的角色分工
0:34.260–0:38.060
它还提供了更加清晰的agent导航和管理能力
0:38.060–0:41.920
这意味着Codex正从过去的单个超级agent
0:41.920–0:45.640
逐渐升级成为一个真正的agent调度系统
0:45.640–0:48.300
它并不是简单的启动几个subagent
0:48.300–0:50.660
让他们各自完成各自的任务
0:50.660–0:53.900
而是让一个主agent充当整个任务的调度者
0:53.900–0:56.760
主agent可以先理解和拆解任务
0:56.760–0:57.800
再把代码探索
0:57.800–0:58.480
方案设计
0:58.480–0:59.260
功能开发
0:59.260–1:01.980
测试验证代码审查等不同工作
1:01.980–1:04.560
分别交给不同的subagent
1:04.560–1:07.680
等这些subagent完成各自的任务之后
1:07.680–1:09.680
主agent还会统一收集
1:09.680–1:12.260
判断并且合并他们的执行结果
1:12.260–1:14.880
最终形成完整的解决方案
1:14.880–1:15.960
更值得关注的是
1:15.960–1:18.260
Codex现在这种工作方式
1:18.260–1:19.280
在设计思路上
1:19.280–1:21.500
已经越来越接近Cloud Code的
1:21.500–1:23.280
Dynamic Workflow功能
1:23.280–1:25.440
而且最近Graph Engineering
1:25.440–1:28.240
这个概念在AI编程领域非常火
1:28.240–1:32.020
像过去我们更多是在研究如何写好一条prompt
1:32.020–1:35.340
或者是让一个agent在loop中不断执行
1:35.340–1:36.980
检查和修复
1:36.980–1:40.280
而graph engineering关注的是更高一层的问题
1:40.280–1:42.880
也就是如何把多个agent和多个工具
1:42.880–1:45.780
多个验证点以及不同的反馈循环
1:45.780–1:49.000
组织成一张可以实际执行的任务图
1:49.000–1:50.900
像cloudcode的dynamic workflows
1:50.900–1:54.420
本身就是graph engineering的一种典型实现
1:54.420–1:57.840
它可以根据用户的目标来生成一套工作流
1:57.840–2:00.780
再通过多个subagent条件分制
2:00.780–2:02.680
并行任务和验证点
2:02.680–2:04.560
完成更加复杂的任务
2:04.560–2:07.840
而这一次Codex通过multiagent的v2
2:07.840–2:12.400
让用户能够更加自由的构建和配置不同的subagent
2:12.400–2:15.400
虽然目前它还不能完全等同于
2:15.400–2:17.080
Cloudcode的dynamic workflows
2:17.080–2:20.720
也还不是一套完整的graph workflow运行时
2:20.720–2:22.700
但从主agent的调度
2:22.700–2:23.600
角色分工
2:23.600–2:26.760
并行之行和结果汇总这些能力来看
2:26.760–2:32.620
Codex的Multi-Agent V2已经具备了非常鲜明的Graph Engineering特征
2:32.620–2:39.360
本期视频就为大家深度演示Codex中它新增的Multi-Agent V2这个功能
2:39.360–2:41.760
它在多种场景中的使用方式
2:41.760–2:48.320
以及如何配置才能让Codex的Multi-Agent V2更加接近Graph Engineering
2:48.320–2:50.800
好 想使用这个新特性非常简单
2:50.800–2:53.740
我们直接将Codex升级到最新版
2:53.740–2:55.900
我们只需要在中轮命令行中
2:55.900–2:58.140
执行codex update这条命令
2:58.140–3:01.920
就可以将我们的codex cri升级到最新版
3:01.920–3:04.580
在codex桌面版的最新版中
3:04.580–3:08.320
我们同样可以使用multiagent v2这个新特性
3:08.320–3:10.700
为了让大家能够更直观的感受到
3:10.700–3:13.940
在codex中subagent它的灵活性有多强
3:13.940–3:16.040
在这里我先让codex列出
3:16.040–3:17.840
我已经配置好的subagent
3:17.840–3:22.540
然后我们再调用subagent来启动一个任务进行测试
3:22.540–3:26.040
好,Codex这里他列出了我配置好的这4个subagent
3:26.340–3:28.740
第1个subagent他的任务是code review
3:28.940–3:31.140
然后我为他设置的模型是kimi k3
3:31.440–3:35.440
第2个subagent他的使用场景是ui产品设计与评审
3:35.740–3:37.940
然后我为他设置的模型也是kimi k3
3:38.240–3:41.440
然后第3个subagent他的任务也是代码审查
3:41.540–3:44.140
然后我为他设置的模型是minimax模型
3:44.440–3:47.940
然后第4个subagent他的任务也是代码审查
3:48.240–3:51.440
然后我为他设置的模型是gpt5.6soul模型
3:51.440–3:57.140
下方键的话 我们在codex中就可以来调用 我们已经配置好的这些subagent
3:57.140–4:02.440
也可以直接让codex根据任务的复杂度来自动派生不同的subagent
4:02.440–4:08.240
在codex中这里的主agent 我使用的模型就是gbt5.6soul模型
4:08.240–4:14.740
然后我们就可以来测试一下 让主agent来调用 我们已经配置好的subagent来执行任务
4:14.740–4:20.540
这里我输入的提示词是 让他用这三个subagent对代码进行对抗选择
4:20.540–4:29.760
然后我们就直接发送 当我们发送这个任务之后 这个任务会被当前的主agent接受 也就是我们设置的gbt5.6送模型
4:30.020–4:37.780
然后这个主agent就会调用我们刚才配置好的这三个subagent 对我们的项目代码进行对抗性审查
4:38.200–4:41.580
好 这里codex提示三个审查轨道都已经启动
4:42.040–4:45.380
在这里我们就可以看到正在运行的这三个subagent
4:45.380–4:48.180
然后我们可以点击第一个进行查看
4:48.180–4:52.340
好 第一个subagent 他这里正在运行 已经运行了一分钟
4:52.340–4:57.180
然后我们再点击查看第二个agent 这个agent调用的是minimax模型
4:57.180–5:01.300
我们点击 好 这里我们就可以看到他正在执行
5:01.300–5:05.740
然后我们再点击查看第三个subagent 第三个subagent
5:05.740–5:10.700
我是让他单独调用的pyagent来执行的代码审查任务
5:10.700–5:18.700
也就是说 在codex的这些subagent中 我们不仅可以为这些subagent配置非openai官方的模型
5:18.700–5:22.900
比如说第三方的这些kimi模型或者是mimax等模型
5:22.900–5:28.500
我们还能让subagent来调用不同的这些工具 比如说这里调用pyagent
5:28.500–5:32.900
像这样的话 我们就可以将不同任务分配给不同的模型
5:32.900–5:37.700
这样就可以更加节省codex中gpt5.6 它的token消耗
5:37.700–5:43.400
好 再等了几分钟之后 这里就提示审查完成 而且还发现了这些严重的bug
5:43.400–5:48.100
而且我们还可以点击查看这些不同subagent他们的输出结果
5:48.100–5:53.440
这里是这个使用了minimax模型的subagent 然后这是它的输出结果
5:53.440–5:58.780
这里是发现了比较严重的代码中的问题 它输出的这些内容都非常详细
5:58.780–6:06.820
然后这三个subagent他们的执行结果最后都会被主agent进行整理和分析 并给出最终的结论
6:06.820–6:14.360
像这样的话我们就完成了在codex中调用不同的subagent来完成代码的对抗性审查
6:14.360–6:18.060
然后我们可以看一下这些subagent他们的配置方式
6:18.060–6:20.580
我们可以直接在codex中点击查看
6:20.580–6:22.800
这里是这个subagent它的完整路径
6:22.800–6:26.220
它会放在codex的agents这个文件夹中
6:26.220–6:27.860
然后这是这个文件名
6:27.860–6:30.520
这里就是这个subagent它的名称
6:30.520–6:32.220
然后这里就是描述
6:32.220–6:35.280
也就是使用kmmk3模型进行代码审查
6:35.280–6:37.360
然后这里就是具体的提示词
6:37.360–6:39.280
在下面的这个模型这里
6:39.280–6:41.360
我们给它设置的就是KimiK3
6:41.360–6:43.360
因为我是使用的CCSwitch
6:43.360–6:45.180
所以在模型提供者这里
6:45.180–6:46.820
就是设置的CCSwitch
6:46.820–6:48.700
在模型的推理级别这里
6:48.700–6:49.940
我设置的是Hi
6:49.940–6:52.340
相见的话我们就可以在Codex中
6:52.340–6:55.020
用我们配置的Subagent来调用
6:55.020–6:56.260
第三方的模型
6:56.260–6:58.520
然后我们可以打开CCSwitch
6:58.520–7:00.340
在这里我们可以看到Codex
7:00.340–7:02.020
我们直接点击这个Codex
7:02.020–7:03.720
然后在这里我们就看到
7:03.720–7:05.200
我添加了KimiK3
7:05.200–7:08.560
然后我们点击编辑可以看一下我是如何配置的
7:08.560–7:11.160
然后这里就是模型提供者的这个名称
7:11.160–7:12.920
这里是Kimi的URL
7:12.920–7:14.660
然后这里就是API key
7:14.660–7:18.260
在这里就是Kimi他的API的链接
7:18.260–7:21.100
然后这里这个默认模型就是Kimi key3模型
7:21.100–7:23.940
在prompt cache这里我设置成了enable
7:23.940–7:27.080
在模型映射这里就对应Kimi key3
7:27.080–7:31.120
像这样的话我们就可以通过CC switch这个项目
7:31.120–7:35.740
将KIMI的API转换为支持Codex的API的格式
7:35.740–7:40.120
我们就可以在Codex的Subagent中来调用这个模型
7:40.120–7:43.060
也可以将主Agent模型改成第三方模型
7:43.060–7:46.000
但我这里还是默认使用的GPT5.6SOM模型
7:46.000–7:49.620
因为为主模型设置一个更加强大的模型
7:49.620–7:52.680
它在调度和分配这些Subagent的时候
7:52.680–7:55.080
会执行的更加精准和高效
7:55.080–7:57.740
然后我们再看一下这个Subagent
7:57.740–7:59.500
看一下它的配置
7:59.500–8:00.000
然后再下
8:00.000–8:02.160
然后在下面的参数这里这里就是模型名称
8:02.400–8:03.940
这里就是模型提供商
8:04.200–8:06.000
这里就是他的思考级别
8:06.240–8:10.860
因为minimax模型他本身就兼容codex的这种ap格式
8:10.860–8:16.720
所以在这里就不需要为minimax的这些API通过ccswitch进行转换了
8:16.720–8:19.220
因为我们刚才调用的kimi的API
8:19.220–8:22.260
它是不兼容codex的API格式的
8:22.260–8:25.300
所以我们刚才需要用ccswitch进行转换
8:25.300–8:28.020
但minimax的API它兼容codex
8:28.020–8:30.900
所以我们就不需要进行转换就可以直接调用
8:30.900–8:33.600
然后我们再看一下这个subagent
8:33.600–8:36.720
它是调用了py agent给它设置的模型
8:36.720–8:39.240
就是gpt5.6soul模型
8:39.240–8:42.020
然后给他设置的推理级别是high
8:42.020–8:43.020
相见的话
8:43.020–8:47.020
我们在codex中就分别设置了几个不同的subagent
8:47.020–8:49.540
并且让他们调用了不同的模型
8:49.540–8:53.100
甚至还可以让他们调用不同的工具
8:53.100–8:56.540
比如说这个subagent中让他调用了py agent
8:56.540–8:59.700
而且在这个UI产品设计的subagent中
8:59.700–9:01.280
我还让他调用了scale
9:01.280–9:04.600
也就是让他使用了superdesign这个scale
9:04.600–9:06.480
在codex的插件市场
9:06.480–9:08.820
我们就可以看到这个superdesign
9:08.820–9:11.820
像这些subagent我们就可以手动创建
9:11.820–9:14.040
也可以让codex直接帮我们创建
9:14.040–9:15.400
然后我们输入任务
9:15.400–9:19.060
让它创建一个用于漏洞扫描的subagent
9:19.060–9:22.960
要求这个subagent使用深度安全扫描这个scale
9:22.960–9:25.360
然后模型使用gpd5.6so
9:25.360–9:27.480
思考级别设为extra high
9:27.480–9:28.980
然后我们点击发送
9:28.980–9:31.280
好这里提示创建完成
9:31.280–9:34.820
而且它创建的这个subagent现在正在运行
9:34.820–9:37.440
它正在分析我们的项目代码库
9:37.440–9:42.360
然后我们还可以让codex在执行任务的时候动态的分配subagent
9:42.360–9:47.180
我输入的任务是派生5个subagent对代码进行对抗审查
9:47.180–9:51.740
分别调用不同的gpt系列模型以及kimi模型和mimax模型
9:51.740–9:57.860
然后我们就发送让codex动态的派生不同的subagent为我们执行任务
9:57.860–10:02.140
然后我们就看到他动态派生了这几个subagent
10:02.140–10:04.780
我们可以先点开看一下第一个subagent
10:04.780–10:18.120
好 第一个sub agent 因为调用的是kimi k3模型 然后调用次数过多 这里被限制了 然后我们再看一下第二个 第二个sub agent 使用的是minimax的模型 然后他正在执行 没有遇到速率限制
10:18.660–10:24.540
然后我们再看一下 这个使用gpd5.6soul模型的这个sub agent 好 这里他正在执行
10:25.020–10:29.100
然后我们再继续看 这是另一个sub agent 这里也正在执行
10:29.100–10:31.320
相见的话我们就在codex中
10:31.320–10:36.780
让codex动态的派生了不同的subagent来同时执行任务
10:36.780–10:40.560
而且codex他支持subagent内嵌subagent
10:40.560–10:43.780
为了节省时间这里就不再为大家去演示了
10:43.780–10:45.240
通过我们刚才的测试
10:45.240–10:48.020
可以发现codex的multiagentv2
10:48.020–10:50.920
这个多subagent的功能已经非常成熟
10:50.920–10:52.200
而且非常灵活
10:52.200–10:55.080
我们既可以手动设置这些subagent
10:55.080–10:58.800
也可以让codex动态派生不同的subagent
10:58.800–11:01.600
而且我们还可以为这一些不同的subagent
11:01.600–11:03.580
分配不同的模型
11:03.580–11:05.840
还能设置他们的思考级别
11:05.840–11:08.400
Codex它变得也越来越灵活
11:08.400–11:11.300
在多agent方面的能力也越来越强大
11:11.300–11:15.040
甚至已经具备graph engineering的初级范式
11:15.040–11:16.660
在很大程度上
11:16.660–11:18.000
我们甚至可以使用Codex
11:18.000–11:19.860
来完全替代cloudcode
11:19.860–11:22.080
好 本期视频就做到这里
11:22.080–11:24.600
欢迎大家点赞 关注和转发
11:24.600–11:25.820
谢谢大家观看
0:00.000–0:04.920
（此句尚無繁中翻譯）
0:04.920–0:07.500
（此句尚無繁中翻譯）
0:07.500–0:10.600
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0:10.600–0:13.580
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0:13.580–0:14.740
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1:36.980–1:40.280
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1:40.280–1:42.880
（此句尚無繁中翻譯）
1:42.880–1:45.780
（此句尚無繁中翻譯）
1:45.780–1:49.000
（此句尚無繁中翻譯）
1:49.000–1:50.900
（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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2:00.780–2:02.680
（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
3:22.540–3:26.040
（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
3:28.940–3:31.140
（此句尚無繁中翻譯）
3:31.440–3:35.440
（此句尚無繁中翻譯）
3:35.740–3:37.940
（此句尚無繁中翻譯）
3:38.240–3:41.440
（此句尚無繁中翻譯）
3:41.540–3:44.140
（此句尚無繁中翻譯）
3:44.440–3:47.940
（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
3:51.440–3:57.140
（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
4:02.440–4:08.240
（此句尚無繁中翻譯）
4:08.240–4:14.740
（此句尚無繁中翻譯）
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（此句尚無繁中翻譯）
4:20.540–4:29.760
（此句尚無繁中翻譯）
4:30.020–4:37.780
（此句尚無繁中翻譯）
4:38.200–4:41.580
（此句尚無繁中翻譯）
4:42.040–4:45.380
（此句尚無繁中翻譯）
4:45.380–4:48.180
（此句尚無繁中翻譯）
4:48.180–4:52.340
（此句尚無繁中翻譯）
4:52.340–4:57.180
（此句尚無繁中翻譯）
4:57.180–5:01.300
（此句尚無繁中翻譯）
5:01.300–5:05.740
（此句尚無繁中翻譯）
5:05.740–5:10.700
（此句尚無繁中翻譯）
5:10.700–5:18.700
（此句尚無繁中翻譯）
5:18.700–5:22.900
（此句尚無繁中翻譯）
5:22.900–5:28.500
（此句尚無繁中翻譯）
5:28.500–5:32.900
（此句尚無繁中翻譯）
5:32.900–5:37.700
（此句尚無繁中翻譯）
5:37.700–5:43.400
（此句尚無繁中翻譯）
5:43.400–5:48.100
（此句尚無繁中翻譯）
5:48.100–5:53.440
（此句尚無繁中翻譯）
5:53.440–5:58.780
（此句尚無繁中翻譯）
5:58.780–6:06.820
（此句尚無繁中翻譯）
6:06.820–6:14.360
（此句尚無繁中翻譯）
6:14.360–6:18.060
（此句尚無繁中翻譯）
6:18.060–6:20.580
（此句尚無繁中翻譯）
6:20.580–6:22.800
（此句尚無繁中翻譯）
6:22.800–6:26.220
（此句尚無繁中翻譯）
6:26.220–6:27.860
（此句尚無繁中翻譯）
6:27.860–6:30.520
（此句尚無繁中翻譯）
6:30.520–6:32.220
（此句尚無繁中翻譯）
6:32.220–6:35.280
（此句尚無繁中翻譯）
6:35.280–6:37.360
（此句尚無繁中翻譯）
6:37.360–6:39.280
（此句尚無繁中翻譯）
6:39.280–6:41.360
（此句尚無繁中翻譯）
6:41.360–6:43.360
（此句尚無繁中翻譯）
6:43.360–6:45.180
（此句尚無繁中翻譯）
6:45.180–6:46.820
（此句尚無繁中翻譯）
6:46.820–6:48.700
（此句尚無繁中翻譯）
6:48.700–6:49.940
（此句尚無繁中翻譯）
6:49.940–6:52.340
（此句尚無繁中翻譯）
6:52.340–6:55.020
（此句尚無繁中翻譯）
6:55.020–6:56.260
（此句尚無繁中翻譯）
6:56.260–6:58.520
（此句尚無繁中翻譯）
6:58.520–7:00.340
（此句尚無繁中翻譯）
7:00.340–7:02.020
（此句尚無繁中翻譯）
7:02.020–7:03.720
（此句尚無繁中翻譯）
7:03.720–7:05.200
（此句尚無繁中翻譯）
7:05.200–7:08.560
（此句尚無繁中翻譯）
7:08.560–7:11.160
（此句尚無繁中翻譯）
7:11.160–7:12.920
（此句尚無繁中翻譯）
7:12.920–7:14.660
（此句尚無繁中翻譯）
7:14.660–7:18.260
（此句尚無繁中翻譯）
7:18.260–7:21.100
（此句尚無繁中翻譯）
7:21.100–7:23.940
（此句尚無繁中翻譯）
7:23.940–7:27.080
（此句尚無繁中翻譯）
7:27.080–7:31.120
（此句尚無繁中翻譯）
7:31.120–7:35.740
（此句尚無繁中翻譯）
7:35.740–7:40.120
（此句尚無繁中翻譯）
7:40.120–7:43.060
（此句尚無繁中翻譯）
7:43.060–7:46.000
（此句尚無繁中翻譯）
7:46.000–7:49.620
（此句尚無繁中翻譯）
7:49.620–7:52.680
（此句尚無繁中翻譯）
7:52.680–7:55.080
（此句尚無繁中翻譯）
7:55.080–7:57.740
（此句尚無繁中翻譯）
7:57.740–7:59.500
（此句尚無繁中翻譯）
7:59.500–8:00.000
（此句尚無繁中翻譯）
8:00.000–8:02.160
（此句尚無繁中翻譯）
8:02.400–8:03.940
（此句尚無繁中翻譯）
8:04.200–8:06.000
（此句尚無繁中翻譯）
8:06.240–8:10.860
（此句尚無繁中翻譯）
8:10.860–8:16.720
（此句尚無繁中翻譯）
8:16.720–8:19.220
（此句尚無繁中翻譯）
8:19.220–8:22.260
（此句尚無繁中翻譯）
8:22.260–8:25.300
（此句尚無繁中翻譯）
8:25.300–8:28.020
（此句尚無繁中翻譯）
8:28.020–8:30.900
（此句尚無繁中翻譯）
8:30.900–8:33.600
（此句尚無繁中翻譯）
8:33.600–8:36.720
（此句尚無繁中翻譯）
8:36.720–8:39.240
（此句尚無繁中翻譯）
8:39.240–8:42.020
（此句尚無繁中翻譯）
8:42.020–8:43.020
（此句尚無繁中翻譯）
8:43.020–8:47.020
（此句尚無繁中翻譯）
8:47.020–8:49.540
（此句尚無繁中翻譯）
8:49.540–8:53.100
（此句尚無繁中翻譯）
8:53.100–8:56.540
（此句尚無繁中翻譯）
8:56.540–8:59.700
（此句尚無繁中翻譯）
8:59.700–9:01.280
（此句尚無繁中翻譯）
9:01.280–9:04.600
（此句尚無繁中翻譯）
9:04.600–9:06.480
（此句尚無繁中翻譯）
9:06.480–9:08.820
（此句尚無繁中翻譯）
9:08.820–9:11.820
（此句尚無繁中翻譯）
9:11.820–9:14.040
（此句尚無繁中翻譯）
9:14.040–9:15.400
（此句尚無繁中翻譯）
9:15.400–9:19.060
（此句尚無繁中翻譯）
9:19.060–9:22.960
（此句尚無繁中翻譯）
9:22.960–9:25.360
（此句尚無繁中翻譯）
9:25.360–9:27.480
（此句尚無繁中翻譯）
9:27.480–9:28.980
（此句尚無繁中翻譯）
9:28.980–9:31.280
（此句尚無繁中翻譯）
9:31.280–9:34.820
（此句尚無繁中翻譯）
9:34.820–9:37.440
（此句尚無繁中翻譯）
9:37.440–9:42.360
（此句尚無繁中翻譯）
9:42.360–9:47.180
（此句尚無繁中翻譯）
9:47.180–9:51.740
（此句尚無繁中翻譯）
9:51.740–9:57.860
（此句尚無繁中翻譯）
9:57.860–10:02.140
（此句尚無繁中翻譯）
10:02.140–10:04.780
（此句尚無繁中翻譯）
10:04.780–10:18.120
（此句尚無繁中翻譯）
10:18.660–10:24.540
（此句尚無繁中翻譯）
10:25.020–10:29.100
（此句尚無繁中翻譯）
10:29.100–10:31.320
（此句尚無繁中翻譯）
10:31.320–10:36.780
（此句尚無繁中翻譯）
10:36.780–10:40.560
（此句尚無繁中翻譯）
10:40.560–10:43.780
（此句尚無繁中翻譯）
10:43.780–10:45.240
（此句尚無繁中翻譯）
10:45.240–10:48.020
（此句尚無繁中翻譯）
10:48.020–10:50.920
（此句尚無繁中翻譯）
10:50.920–10:52.200
（此句尚無繁中翻譯）
10:52.200–10:55.080
（此句尚無繁中翻譯）
10:55.080–10:58.800
（此句尚無繁中翻譯）
10:58.800–11:01.600
（此句尚無繁中翻譯）
11:01.600–11:03.580
（此句尚無繁中翻譯）
11:03.580–11:05.840
（此句尚無繁中翻譯）
11:05.840–11:08.400
（此句尚無繁中翻譯）
11:08.400–11:11.300
（此句尚無繁中翻譯）
11:11.300–11:15.040
（此句尚無繁中翻譯）
11:15.040–11:16.660
（此句尚無繁中翻譯）
11:16.660–11:18.000
（此句尚無繁中翻譯）
11:18.000–11:19.860
（此句尚無繁中翻譯）
11:19.860–11:22.080
（此句尚無繁中翻譯）
11:22.080–11:24.600
（此句尚無繁中翻譯）
11:24.600–11:25.820
（此句尚無繁中翻譯）
0:00.000–0:04.920
OpenAI最近为Codex最新版
（此句尚無繁中翻譯）
0:04.920–0:07.500
也就是0.145.0版
（此句尚無繁中翻譯）
0:07.500–0:10.600
推出了全新的Multi-Agent V2
（此句尚無繁中翻譯）
0:10.600–0:13.580
也就是更加稳定的多智能体系统
（此句尚無繁中翻譯）
0:13.580–0:14.740
这次升级之后
（此句尚無繁中翻譯）
0:14.740–0:16.680
我们终于可以在Codex中
（此句尚無繁中翻譯）
0:16.680–0:19.480
更加灵活的使用和管理Sub-Agent
（此句尚無繁中翻譯）
0:19.480–0:23.440
目前Multi-Agent V2已经进入相对稳定阶段
（此句尚無繁中翻譯）
0:23.440–0:25.820
它不仅支持为不同的子Agent
（此句尚無繁中翻譯）
0:25.820–0:28.200
配置不同的模型和推理层级
（此句尚無繁中翻譯）
0:28.200–0:29.980
还可以控制并发数量
（此句尚無繁中翻譯）
0:29.980–0:31.280
当任务恢复之后
（此句尚無繁中翻譯）
0:31.280–0:34.260
也能快速继续保持原来的角色分工
（此句尚無繁中翻譯）
0:34.260–0:38.060
它还提供了更加清晰的agent导航和管理能力
（此句尚無繁中翻譯）
0:38.060–0:41.920
这意味着Codex正从过去的单个超级agent
（此句尚無繁中翻譯）
0:41.920–0:45.640
逐渐升级成为一个真正的agent调度系统
（此句尚無繁中翻譯）
0:45.640–0:48.300
它并不是简单的启动几个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
0:48.300–0:50.660
让他们各自完成各自的任务
（此句尚無繁中翻譯）
0:50.660–0:53.900
而是让一个主agent充当整个任务的调度者
（此句尚無繁中翻譯）
0:53.900–0:56.760
主agent可以先理解和拆解任务
（此句尚無繁中翻譯）
0:56.760–0:57.800
再把代码探索
（此句尚無繁中翻譯）
0:57.800–0:58.480
方案设计
（此句尚無繁中翻譯）
0:58.480–0:59.260
功能开发
（此句尚無繁中翻譯）
0:59.260–1:01.980
测试验证代码审查等不同工作
（此句尚無繁中翻譯）
1:01.980–1:04.560
分别交给不同的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
1:04.560–1:07.680
等这些subagent完成各自的任务之后
（此句尚無繁中翻譯）
1:07.680–1:09.680
主agent还会统一收集
（此句尚無繁中翻譯）
1:09.680–1:12.260
判断并且合并他们的执行结果
（此句尚無繁中翻譯）
1:12.260–1:14.880
最终形成完整的解决方案
（此句尚無繁中翻譯）
1:14.880–1:15.960
更值得关注的是
（此句尚無繁中翻譯）
1:15.960–1:18.260
Codex现在这种工作方式
（此句尚無繁中翻譯）
1:18.260–1:19.280
在设计思路上
（此句尚無繁中翻譯）
1:19.280–1:21.500
已经越来越接近Cloud Code的
（此句尚無繁中翻譯）
1:21.500–1:23.280
Dynamic Workflow功能
（此句尚無繁中翻譯）
1:23.280–1:25.440
而且最近Graph Engineering
（此句尚無繁中翻譯）
1:25.440–1:28.240
这个概念在AI编程领域非常火
（此句尚無繁中翻譯）
1:28.240–1:32.020
像过去我们更多是在研究如何写好一条prompt
（此句尚無繁中翻譯）
1:32.020–1:35.340
或者是让一个agent在loop中不断执行
（此句尚無繁中翻譯）
1:35.340–1:36.980
检查和修复
（此句尚無繁中翻譯）
1:36.980–1:40.280
而graph engineering关注的是更高一层的问题
（此句尚無繁中翻譯）
1:40.280–1:42.880
也就是如何把多个agent和多个工具
（此句尚無繁中翻譯）
1:42.880–1:45.780
多个验证点以及不同的反馈循环
（此句尚無繁中翻譯）
1:45.780–1:49.000
组织成一张可以实际执行的任务图
（此句尚無繁中翻譯）
1:49.000–1:50.900
像cloudcode的dynamic workflows
（此句尚無繁中翻譯）
1:50.900–1:54.420
本身就是graph engineering的一种典型实现
（此句尚無繁中翻譯）
1:54.420–1:57.840
它可以根据用户的目标来生成一套工作流
（此句尚無繁中翻譯）
1:57.840–2:00.780
再通过多个subagent条件分制
（此句尚無繁中翻譯）
2:00.780–2:02.680
并行任务和验证点
（此句尚無繁中翻譯）
2:02.680–2:04.560
完成更加复杂的任务
（此句尚無繁中翻譯）
2:04.560–2:07.840
而这一次Codex通过multiagent的v2
（此句尚無繁中翻譯）
2:07.840–2:12.400
让用户能够更加自由的构建和配置不同的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
2:12.400–2:15.400
虽然目前它还不能完全等同于
（此句尚無繁中翻譯）
2:15.400–2:17.080
Cloudcode的dynamic workflows
（此句尚無繁中翻譯）
2:17.080–2:20.720
也还不是一套完整的graph workflow运行时
（此句尚無繁中翻譯）
2:20.720–2:22.700
但从主agent的调度
（此句尚無繁中翻譯）
2:22.700–2:23.600
角色分工
（此句尚無繁中翻譯）
2:23.600–2:26.760
并行之行和结果汇总这些能力来看
（此句尚無繁中翻譯）
2:26.760–2:32.620
Codex的Multi-Agent V2已经具备了非常鲜明的Graph Engineering特征
（此句尚無繁中翻譯）
2:32.620–2:39.360
本期视频就为大家深度演示Codex中它新增的Multi-Agent V2这个功能
（此句尚無繁中翻譯）
2:39.360–2:41.760
它在多种场景中的使用方式
（此句尚無繁中翻譯）
2:41.760–2:48.320
以及如何配置才能让Codex的Multi-Agent V2更加接近Graph Engineering
（此句尚無繁中翻譯）
2:48.320–2:50.800
好 想使用这个新特性非常简单
（此句尚無繁中翻譯）
2:50.800–2:53.740
我们直接将Codex升级到最新版
（此句尚無繁中翻譯）
2:53.740–2:55.900
我们只需要在中轮命令行中
（此句尚無繁中翻譯）
2:55.900–2:58.140
执行codex update这条命令
（此句尚無繁中翻譯）
2:58.140–3:01.920
就可以将我们的codex cri升级到最新版
（此句尚無繁中翻譯）
3:01.920–3:04.580
在codex桌面版的最新版中
（此句尚無繁中翻譯）
3:04.580–3:08.320
我们同样可以使用multiagent v2这个新特性
（此句尚無繁中翻譯）
3:08.320–3:10.700
为了让大家能够更直观的感受到
（此句尚無繁中翻譯）
3:10.700–3:13.940
在codex中subagent它的灵活性有多强
（此句尚無繁中翻譯）
3:13.940–3:16.040
在这里我先让codex列出
（此句尚無繁中翻譯）
3:16.040–3:17.840
我已经配置好的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
3:17.840–3:22.540
然后我们再调用subagent来启动一个任务进行测试
（此句尚無繁中翻譯）
3:22.540–3:26.040
好,Codex这里他列出了我配置好的这4个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
3:26.340–3:28.740
第1个subagent他的任务是code review
（此句尚無繁中翻譯）
3:28.940–3:31.140
然后我为他设置的模型是kimi k3
（此句尚無繁中翻譯）
3:31.440–3:35.440
第2个subagent他的使用场景是ui产品设计与评审
（此句尚無繁中翻譯）
3:35.740–3:37.940
然后我为他设置的模型也是kimi k3
（此句尚無繁中翻譯）
3:38.240–3:41.440
然后第3个subagent他的任务也是代码审查
（此句尚無繁中翻譯）
3:41.540–3:44.140
然后我为他设置的模型是minimax模型
（此句尚無繁中翻譯）
3:44.440–3:47.940
然后第4个subagent他的任务也是代码审查
（此句尚無繁中翻譯）
3:48.240–3:51.440
然后我为他设置的模型是gpt5.6soul模型
（此句尚無繁中翻譯）
3:51.440–3:57.140
下方键的话 我们在codex中就可以来调用 我们已经配置好的这些subagent
（此句尚無繁中翻譯）
3:57.140–4:02.440
也可以直接让codex根据任务的复杂度来自动派生不同的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
4:02.440–4:08.240
在codex中这里的主agent 我使用的模型就是gbt5.6soul模型
（此句尚無繁中翻譯）
4:08.240–4:14.740
然后我们就可以来测试一下 让主agent来调用 我们已经配置好的subagent来执行任务
（此句尚無繁中翻譯）
4:14.740–4:20.540
这里我输入的提示词是 让他用这三个subagent对代码进行对抗选择
（此句尚無繁中翻譯）
4:20.540–4:29.760
然后我们就直接发送 当我们发送这个任务之后 这个任务会被当前的主agent接受 也就是我们设置的gbt5.6送模型
（此句尚無繁中翻譯）
4:30.020–4:37.780
然后这个主agent就会调用我们刚才配置好的这三个subagent 对我们的项目代码进行对抗性审查
（此句尚無繁中翻譯）
4:38.200–4:41.580
好 这里codex提示三个审查轨道都已经启动
（此句尚無繁中翻譯）
4:42.040–4:45.380
在这里我们就可以看到正在运行的这三个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
4:45.380–4:48.180
然后我们可以点击第一个进行查看
（此句尚無繁中翻譯）
4:48.180–4:52.340
好 第一个subagent 他这里正在运行 已经运行了一分钟
（此句尚無繁中翻譯）
4:52.340–4:57.180
然后我们再点击查看第二个agent 这个agent调用的是minimax模型
（此句尚無繁中翻譯）
4:57.180–5:01.300
我们点击 好 这里我们就可以看到他正在执行
（此句尚無繁中翻譯）
5:01.300–5:05.740
然后我们再点击查看第三个subagent 第三个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
5:05.740–5:10.700
我是让他单独调用的pyagent来执行的代码审查任务
（此句尚無繁中翻譯）
5:10.700–5:18.700
也就是说 在codex的这些subagent中 我们不仅可以为这些subagent配置非openai官方的模型
（此句尚無繁中翻譯）
5:18.700–5:22.900
比如说第三方的这些kimi模型或者是mimax等模型
（此句尚無繁中翻譯）
5:22.900–5:28.500
我们还能让subagent来调用不同的这些工具 比如说这里调用pyagent
（此句尚無繁中翻譯）
5:28.500–5:32.900
像这样的话 我们就可以将不同任务分配给不同的模型
（此句尚無繁中翻譯）
5:32.900–5:37.700
这样就可以更加节省codex中gpt5.6 它的token消耗
（此句尚無繁中翻譯）
5:37.700–5:43.400
好 再等了几分钟之后 这里就提示审查完成 而且还发现了这些严重的bug
（此句尚無繁中翻譯）
5:43.400–5:48.100
而且我们还可以点击查看这些不同subagent他们的输出结果
（此句尚無繁中翻譯）
5:48.100–5:53.440
这里是这个使用了minimax模型的subagent 然后这是它的输出结果
（此句尚無繁中翻譯）
5:53.440–5:58.780
这里是发现了比较严重的代码中的问题 它输出的这些内容都非常详细
（此句尚無繁中翻譯）
5:58.780–6:06.820
然后这三个subagent他们的执行结果最后都会被主agent进行整理和分析 并给出最终的结论
（此句尚無繁中翻譯）
6:06.820–6:14.360
像这样的话我们就完成了在codex中调用不同的subagent来完成代码的对抗性审查
（此句尚無繁中翻譯）
6:14.360–6:18.060
然后我们可以看一下这些subagent他们的配置方式
（此句尚無繁中翻譯）
6:18.060–6:20.580
我们可以直接在codex中点击查看
（此句尚無繁中翻譯）
6:20.580–6:22.800
这里是这个subagent它的完整路径
（此句尚無繁中翻譯）
6:22.800–6:26.220
它会放在codex的agents这个文件夹中
（此句尚無繁中翻譯）
6:26.220–6:27.860
然后这是这个文件名
（此句尚無繁中翻譯）
6:27.860–6:30.520
这里就是这个subagent它的名称
（此句尚無繁中翻譯）
6:30.520–6:32.220
然后这里就是描述
（此句尚無繁中翻譯）
6:32.220–6:35.280
也就是使用kmmk3模型进行代码审查
（此句尚無繁中翻譯）
6:35.280–6:37.360
然后这里就是具体的提示词
（此句尚無繁中翻譯）
6:37.360–6:39.280
在下面的这个模型这里
（此句尚無繁中翻譯）
6:39.280–6:41.360
我们给它设置的就是KimiK3
（此句尚無繁中翻譯）
6:41.360–6:43.360
因为我是使用的CCSwitch
（此句尚無繁中翻譯）
6:43.360–6:45.180
所以在模型提供者这里
（此句尚無繁中翻譯）
6:45.180–6:46.820
就是设置的CCSwitch
（此句尚無繁中翻譯）
6:46.820–6:48.700
在模型的推理级别这里
（此句尚無繁中翻譯）
6:48.700–6:49.940
我设置的是Hi
（此句尚無繁中翻譯）
6:49.940–6:52.340
相见的话我们就可以在Codex中
（此句尚無繁中翻譯）
6:52.340–6:55.020
用我们配置的Subagent来调用
（此句尚無繁中翻譯）
6:55.020–6:56.260
第三方的模型
（此句尚無繁中翻譯）
6:56.260–6:58.520
然后我们可以打开CCSwitch
（此句尚無繁中翻譯）
6:58.520–7:00.340
在这里我们可以看到Codex
（此句尚無繁中翻譯）
7:00.340–7:02.020
我们直接点击这个Codex
（此句尚無繁中翻譯）
7:02.020–7:03.720
然后在这里我们就看到
（此句尚無繁中翻譯）
7:03.720–7:05.200
我添加了KimiK3
（此句尚無繁中翻譯）
7:05.200–7:08.560
然后我们点击编辑可以看一下我是如何配置的
（此句尚無繁中翻譯）
7:08.560–7:11.160
然后这里就是模型提供者的这个名称
（此句尚無繁中翻譯）
7:11.160–7:12.920
这里是Kimi的URL
（此句尚無繁中翻譯）
7:12.920–7:14.660
然后这里就是API key
（此句尚無繁中翻譯）
7:14.660–7:18.260
在这里就是Kimi他的API的链接
（此句尚無繁中翻譯）
7:18.260–7:21.100
然后这里这个默认模型就是Kimi key3模型
（此句尚無繁中翻譯）
7:21.100–7:23.940
在prompt cache这里我设置成了enable
（此句尚無繁中翻譯）
7:23.940–7:27.080
在模型映射这里就对应Kimi key3
（此句尚無繁中翻譯）
7:27.080–7:31.120
像这样的话我们就可以通过CC switch这个项目
（此句尚無繁中翻譯）
7:31.120–7:35.740
将KIMI的API转换为支持Codex的API的格式
（此句尚無繁中翻譯）
7:35.740–7:40.120
我们就可以在Codex的Subagent中来调用这个模型
（此句尚無繁中翻譯）
7:40.120–7:43.060
也可以将主Agent模型改成第三方模型
（此句尚無繁中翻譯）
7:43.060–7:46.000
但我这里还是默认使用的GPT5.6SOM模型
（此句尚無繁中翻譯）
7:46.000–7:49.620
因为为主模型设置一个更加强大的模型
（此句尚無繁中翻譯）
7:49.620–7:52.680
它在调度和分配这些Subagent的时候
（此句尚無繁中翻譯）
7:52.680–7:55.080
会执行的更加精准和高效
（此句尚無繁中翻譯）
7:55.080–7:57.740
然后我们再看一下这个Subagent
（此句尚無繁中翻譯）
7:57.740–7:59.500
看一下它的配置
（此句尚無繁中翻譯）
7:59.500–8:00.000
然后再下
（此句尚無繁中翻譯）
8:00.000–8:02.160
然后在下面的参数这里这里就是模型名称
（此句尚無繁中翻譯）
8:02.400–8:03.940
这里就是模型提供商
（此句尚無繁中翻譯）
8:04.200–8:06.000
这里就是他的思考级别
（此句尚無繁中翻譯）
8:06.240–8:10.860
因为minimax模型他本身就兼容codex的这种ap格式
（此句尚無繁中翻譯）
8:10.860–8:16.720
所以在这里就不需要为minimax的这些API通过ccswitch进行转换了
（此句尚無繁中翻譯）
8:16.720–8:19.220
因为我们刚才调用的kimi的API
（此句尚無繁中翻譯）
8:19.220–8:22.260
它是不兼容codex的API格式的
（此句尚無繁中翻譯）
8:22.260–8:25.300
所以我们刚才需要用ccswitch进行转换
（此句尚無繁中翻譯）
8:25.300–8:28.020
但minimax的API它兼容codex
（此句尚無繁中翻譯）
8:28.020–8:30.900
所以我们就不需要进行转换就可以直接调用
（此句尚無繁中翻譯）
8:30.900–8:33.600
然后我们再看一下这个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
8:33.600–8:36.720
它是调用了py agent给它设置的模型
（此句尚無繁中翻譯）
8:36.720–8:39.240
就是gpt5.6soul模型
（此句尚無繁中翻譯）
8:39.240–8:42.020
然后给他设置的推理级别是high
（此句尚無繁中翻譯）
8:42.020–8:43.020
相见的话
（此句尚無繁中翻譯）
8:43.020–8:47.020
我们在codex中就分别设置了几个不同的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
8:47.020–8:49.540
并且让他们调用了不同的模型
（此句尚無繁中翻譯）
8:49.540–8:53.100
甚至还可以让他们调用不同的工具
（此句尚無繁中翻譯）
8:53.100–8:56.540
比如说这个subagent中让他调用了py agent
（此句尚無繁中翻譯）
8:56.540–8:59.700
而且在这个UI产品设计的subagent中
（此句尚無繁中翻譯）
8:59.700–9:01.280
我还让他调用了scale
（此句尚無繁中翻譯）
9:01.280–9:04.600
也就是让他使用了superdesign这个scale
（此句尚無繁中翻譯）
9:04.600–9:06.480
在codex的插件市场
（此句尚無繁中翻譯）
9:06.480–9:08.820
我们就可以看到这个superdesign
（此句尚無繁中翻譯）
9:08.820–9:11.820
像这些subagent我们就可以手动创建
（此句尚無繁中翻譯）
9:11.820–9:14.040
也可以让codex直接帮我们创建
（此句尚無繁中翻譯）
9:14.040–9:15.400
然后我们输入任务
（此句尚無繁中翻譯）
9:15.400–9:19.060
让它创建一个用于漏洞扫描的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
9:19.060–9:22.960
要求这个subagent使用深度安全扫描这个scale
（此句尚無繁中翻譯）
9:22.960–9:25.360
然后模型使用gpd5.6so
（此句尚無繁中翻譯）
9:25.360–9:27.480
思考级别设为extra high
（此句尚無繁中翻譯）
9:27.480–9:28.980
然后我们点击发送
（此句尚無繁中翻譯）
9:28.980–9:31.280
好这里提示创建完成
（此句尚無繁中翻譯）
9:31.280–9:34.820
而且它创建的这个subagent现在正在运行
（此句尚無繁中翻譯）
9:34.820–9:37.440
它正在分析我们的项目代码库
（此句尚無繁中翻譯）
9:37.440–9:42.360
然后我们还可以让codex在执行任务的时候动态的分配subagent
（此句尚無繁中翻譯）
9:42.360–9:47.180
我输入的任务是派生5个subagent对代码进行对抗审查
（此句尚無繁中翻譯）
9:47.180–9:51.740
分别调用不同的gpt系列模型以及kimi模型和mimax模型
（此句尚無繁中翻譯）
9:51.740–9:57.860
然后我们就发送让codex动态的派生不同的subagent为我们执行任务
（此句尚無繁中翻譯）
9:57.860–10:02.140
然后我们就看到他动态派生了这几个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
10:02.140–10:04.780
我们可以先点开看一下第一个subagent
（此句尚無繁中翻譯）
10:04.780–10:18.120
好 第一个sub agent 因为调用的是kimi k3模型 然后调用次数过多 这里被限制了 然后我们再看一下第二个 第二个sub agent 使用的是minimax的模型 然后他正在执行 没有遇到速率限制
（此句尚無繁中翻譯）
10:18.660–10:24.540
然后我们再看一下 这个使用gpd5.6soul模型的这个sub agent 好 这里他正在执行
（此句尚無繁中翻譯）
10:25.020–10:29.100
然后我们再继续看 这是另一个sub agent 这里也正在执行
（此句尚無繁中翻譯）
10:29.100–10:31.320
相见的话我们就在codex中
（此句尚無繁中翻譯）
10:31.320–10:36.780
让codex动态的派生了不同的subagent来同时执行任务
（此句尚無繁中翻譯）
10:36.780–10:40.560
而且codex他支持subagent内嵌subagent
（此句尚無繁中翻譯）
10:40.560–10:43.780
为了节省时间这里就不再为大家去演示了
（此句尚無繁中翻譯）
10:43.780–10:45.240
通过我们刚才的测试
（此句尚無繁中翻譯）
10:45.240–10:48.020
可以发现codex的multiagentv2
（此句尚無繁中翻譯）
10:48.020–10:50.920
这个多subagent的功能已经非常成熟
（此句尚無繁中翻譯）
10:50.920–10:52.200
而且非常灵活
（此句尚無繁中翻譯）
10:52.200–10:55.080
我们既可以手动设置这些subagent
（此句尚無繁中翻譯）
10:55.080–10:58.800
也可以让codex动态派生不同的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
10:58.800–11:01.600
而且我们还可以为这一些不同的subagent
（此句尚無繁中翻譯）
11:01.600–11:03.580
分配不同的模型
（此句尚無繁中翻譯）
11:03.580–11:05.840
还能设置他们的思考级别
（此句尚無繁中翻譯）
11:05.840–11:08.400
Codex它变得也越来越灵活
（此句尚無繁中翻譯）
11:08.400–11:11.300
在多agent方面的能力也越来越强大
（此句尚無繁中翻譯）
11:11.300–11:15.040
甚至已经具备graph engineering的初级范式
（此句尚無繁中翻譯）
11:15.040–11:16.660
在很大程度上
（此句尚無繁中翻譯）
11:16.660–11:18.000
我们甚至可以使用Codex
（此句尚無繁中翻譯）
11:18.000–11:19.860
来完全替代cloudcode
（此句尚無繁中翻譯）
11:19.860–11:22.080
好 本期视频就做到这里
（此句尚無繁中翻譯）
11:22.080–11:24.600
欢迎大家点赞 关注和转发
（此句尚無繁中翻譯）
11:24.600–11:25.820
谢谢大家观看
（此句尚無繁中翻譯）
🚀Graph Engineering范式：Codex Multi-agent V2支持Kimi、MiniMax、GPT多模型混用+动态派生subagent，并行执行、Pi Agent工具调用，效率倍增
來源：https://youtu.be/RAFQc6zHdXE?si=8ECyzu-jSque3ds6
本次已先保留可用逐字稿；摘要品質可在後續進階處理。
逐字稿
OpenAI最近为Codex最新版
也就是0.145.0版
推出了全新的Multi-Agent V2
也就是更加稳定的多智能体系统
这次升级之后
我们终于可以在Codex中
更加灵活的使用和管理Sub-Agent
目前Multi-Agent V2已经进入相对稳定阶段
它不仅支持为不同的子Agent
配置不同的模型和推理层级
还可以控制并发数量
当任务恢复之后
也能快速继续保持原来的角色分工
它还提供了更加清晰的agent导航和管理能力
这意味着Codex正从过去的单个超级agent
逐渐升级成为一个真正的agent调度系统
它并不是简单的启动几个subagent
让他们各自完成各自的任务
而是让一个主agent充当整个任务的调度者
主agent可以先理解和拆解任务
再把代码探索
方案设计
功能开发
测试验证代码审查等不同工作
分别交给不同的subagent
等这些subagent完成各自的任务之后
主agent还会统一收集
判断并且合并他们的执行结果
最终形成完整的解决方案
更值得关注的是
Codex现在这种工作方式
在设计思路上
已经越来越接近Cloud Code的
Dynamic Workflow功能
而且最近Graph Engineering
这个概念在AI编程领域非常火
像过去我们更多是在研究如何写好一条prompt
或者是让一个agent在loop中不断执行
检查和修复
而graph engineering关注的是更高一层的问题
也就是如何把多个agent和多个工具
多个验证点以及不同的反馈循环
组织成一张可以实际执行的任务图
像cloudcode的dynamic workflows
本身就是graph engineering的一种典型实现
它可以根据用户的目标来生成一套工作流
再通过多个subagent条件分制
并行任务和验证点
完成更加复杂的任务
而这一次Codex通过multiagent的v2
让用户能够更加自由的构建和配置不同的subagent
虽然目前它还不能完全等同于
Cloudcode的dynamic workflows
也还不是一套完整的graph workflow运行时
但从主agent的调度
角色分工
并行之行和结果汇总这些能力来看
Codex的Multi-Agent V2已经具备了非常鲜明的Graph Engineering特征
本期视频就为大家深度演示Codex中它新增的Multi-Agent V2这个功能
它在多种场景中的使用方式
以及如何配置才能让Codex的Multi-Agent V2更加接近Graph Engineering
好 想使用这个新特性非常简单
我们直接将Codex升级到最新版
我们只需要在中轮命令行中
执行codex update这条命令
就可以将我们的codex cri升级到最新版
在codex桌面版的最新版中
我们同样可以使用multiagent v2这个新特性
为了让大家能够更直观的感受到
在codex中subagent它的灵活性有多强
在这里我先让codex列出
我已经配置好的subagent
然后我们再调用subagent来启动一个任务进行测试
好,Codex这里他列出了我配置好的这4个subagent
第1个subagent他的任务是code review
然后我为他设置的模型是kimi k3
第2个subagent他的使用场景是ui产品设计与评审
然后我为他设置的模型也是kimi k3
然后第3个subagent他的任务也是代码审查
然后我为他设置的模型是minimax模型
然后第4个subagent他的任务也是代码审查
然后我为他设置的模型是gpt5.6soul模型
下方键的话 我们在codex中就可以来调用 我们已经配置好的这些subagent
也可以直接让codex根据任务的复杂度来自动派生不同的subagent
在codex中这里的主agent 我使用的模型就是gbt5.6soul模型
然后我们就可以来测试一下 让主agent来调用 我们已经配置好的subagent来执行任务
这里我输入的提示词是 让他用这三个subagent对代码进行对抗选择
然后我们就直接发送 当我们发送这个任务之后 这个任务会被当前的主agent接受 也就是我们设置的gbt5.6送模型
然后这个主agent就会调用我们刚才配置好的这三个subagent 对我们的项目代码进行对抗性审查
好 这里codex提示三个审查轨道都已经启动
在这里我们就可以看到正在运行的这三个subagent
然后我们可以点击第一个进行查看
好 第一个subagent 他这里正在运行 已经运行了一分钟
然后我们再点击查看第二个agent 这个agent调用的是minimax模型
我们点击 好 这里我们就可以看到他正在执行
然后我们再点击查看第三个subagent 第三个subagent
我是让他单独调用的pyagent来执行的代码审查任务
也就是说 在codex的这些subagent中 我们不仅可以为这些subagent配置非openai官方的模型
比如说第三方的这些kimi模型或者是mimax等模型
我们还能让subagent来调用不同的这些工具 比如说这里调用pyagent
像这样的话 我们就可以将不同任务分配给不同的模型
这样就可以更加节省codex中gpt5.6 它的token消耗
好 再等了几分钟之后 这里就提示审查完成 而且还发现了这些严重的bug
而且我们还可以点击查看这些不同subagent他们的输出结果
这里是这个使用了minimax模型的subagent 然后这是它的输出结果
这里是发现了比较严重的代码中的问题 它输出的这些内容都非常详细
然后这三个subagent他们的执行结果最后都会被主agent进行整理和分析 并给出最终的结论
像这样的话我们就完成了在codex中调用不同的subagent来完成代码的对抗性审查
然后我们可以看一下这些subagent他们的配置方式
我们可以直接在codex中点击查看
这里是这个subagent它的完整路径
它会放在codex的agents这个文件夹中
然后这是这个文件名
这里就是这个subagent它的名称
然后这里就是描述
也就是使用kmmk3模型进行代码审查
然后这里就是具体的提示词
在下面的这个模型这里
我们给它设置的就是KimiK3
因为我是使用的CCSwitch
所以在模型提供者这里
就是设置的CCSwitch
在模型的推理级别这里
我设置的是Hi
相见的话我们就可以在Codex中
用我们配置的Subagent来调用
第三方的模型
然后我们可以打开CCSwitch
在这里我们可以看到Codex
我们直接点击这个Codex
然后在这里我们就看到
我添加了KimiK3
然后我们点击编辑可以看一下我是如何配置的
然后这里就是模型提供者的这个名称
这里是Kimi的URL
然后这里就是API key
在这里就是Kimi他的API的链接
然后这里这个默认模型就是Kimi key3模型
在prompt cache这里我设置成了enable
在模型映射这里就对应Kimi key3
像这样的话我们就可以通过CC switch这个项目
将KIMI的API转换为支持Codex的API的格式
我们就可以在Codex的Subagent中来调用这个模型
也可以将主Agent模型改成第三方模型
但我这里还是默认使用的GPT5.6SOM模型
因为为主模型设置一个更加强大的模型
它在调度和分配这些Subagent的时候
会执行的更加精准和高效
然后我们再看一下这个Subagent
看一下它的配置
然后再下
然后在下面的参数这里这里就是模型名称
这里就是模型提供商
这里就是他的思考级别
因为minimax模型他本身就兼容codex的这种ap格式
所以在这里就不需要为minimax的这些API通过ccswitch进行转换了
因为我们刚才调用的kimi的API
它是不兼容codex的API格式的
所以我们刚才需要用ccswitch进行转换
但minimax的API它兼容codex
所以我们就不需要进行转换就可以直接调用
然后我们再看一下这个subagent
它是调用了py agent给它设置的模型
就是gpt5.6soul模型
然后给他设置的推理级别是high
相见的话
我们在codex中就分别设置了几个不同的subagent
并且让他们调用了不同的模型
甚至还可以让他们调用不同的工具
比如说这个subagent中让他调用了py agent
而且在这个UI产品设计的subagent中
我还让他调用了scale
也就是让他使用了superdesign这个scale
在codex的插件市场
我们就可以看到这个superdesign
像这些subagent我们就可以手动创建
也可以让codex直接帮我们创建
然后我们输入任务
让它创建一个用于漏洞扫描的subagent
要求这个subagent使用深度安全扫描这个scale
然后模型使用gpd5.6so
思考级别设为extra high
然后我们点击发送
好这里提示创建完成
而且它创建的这个subagent现在正在运行
它正在分析我们的项目代码库
然后我们还可以让codex在执行任务的时候动态的分配subagent
我输入的任务是派生5个subagent对代码进行对抗审查
分别调用不同的gpt系列模型以及kimi模型和mimax模型
然后我们就发送让codex动态的派生不同的subagent为我们执行任务
然后我们就看到他动态派生了这几个subagent
我们可以先点开看一下第一个subagent
好 第一个sub agent 因为调用的是kimi k3模型 然后调用次数过多 这里被限制了 然后我们再看一下第二个 第二个sub agent 使用的是minimax的模型 然后他正在执行 没有遇到速率限制
然后我们再看一下 这个使用gpd5.6soul模型的这个sub agent 好 这里他正在执行
然后我们再继续看 这是另一个sub agent 这里也正在执行
相见的话我们就在codex中
让codex动态的派生了不同的subagent来同时执行任务
而且codex他支持subagent内嵌subagent
为了节省时间这里就不再为大家去演示了
通过我们刚才的测试
可以发现codex的multiagentv2
这个多subagent的功能已经非常成熟
而且非常灵活
我们既可以手动设置这些subagent
也可以让codex动态派生不同的subagent
而且我们还可以为这一些不同的subagent
分配不同的模型
还能设置他们的思考级别
Codex它变得也越来越灵活
在多agent方面的能力也越来越强大
甚至已经具备graph engineering的初级范式
在很大程度上
我们甚至可以使用Codex
来完全替代cloudcode
好 本期视频就做到这里
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