Codex 多 Agent 并行开发里崩得最莫名其妙的一环往往不在 AGENTS.md而在 Key。TaoToken 这条线可以这样接Key 从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建Codex 的 Base URL 固定填 https://taotoken.net/api多路 Agent 的模型请求全部走同一条兼容通道。没换之前晚上八点把这四条子任务一次性丢给 Codex Cloud——重构 auth 模块、补全 payment 单元测试、把 product 列表接口改成异步、更新 README 里的 API 文档——前两个 Agent 正常起来第三个开始刷 429第四个卡在上下文加载那一步不动。AGENTS.md 一个字没改代码也没变变的只是同时发出去的请求数。1. 6.3 节的并发一开官方 Key 先撞的是配额墙1.1 四个子任务同时发包配额是按账号算的原文 3.3 节画的那张并行图很好看主线程你自己下面挂四个独立容器每个 Agent 在沙箱里跑自己的循环。但图上没画的是这四个 Agent 在read_file → run_command → edit_file → run_command这个工具调用循环里每一次模型推理都要发一次请求而这四次请求在服务端看来来自同一个账号。单 Agent 时你几乎感觉不到这件事。一个任务从头跑到尾请求是一条时间线上的串行序列中间还夹着本地文件读写和测试执行真正的 API 调用密度并不高。四个 Agent 一起跑就完全不是一回事了同一个窗口里四份上下文同时在膨胀四份工具输出同时回灌token 消耗是叠加而不是平摊的。原文提到的「上下文压缩」在单 Agent 里是省钱的机制在四路并行时只是把爆炸时间往后推了十几秒。结果就是两类现象同时出现。一类是显式的 429日志里能直接搜到另一类更烦人——某个 Agent 不发错了但也不动了停在「正在分析测试输出」之类的位置你盯着界面看不出它是死了还是在想。后者通常是客户端在做退避重试只是它没把这个状态清楚地暴露给你。1.2 不改任务拆分只换 Key 和 Base URL这里要先把改造点说清楚免得改错地方。原文 6.3 节给出的那套工作模式是对的早会后把 Sprint 任务拆成互相独立的子任务每个子任务对应一个 Agent各自带审批策略和约束下午集中审查 PR。这套东西一个字都不用动。真正需要动的是 6.1 节里的那份配置。原文在 6.1 节列出了项目根目录结构其中.codex/config.toml是 Codex 自己的配置文件另外还有一份全局的~/.codex/config.toml。两份都会被读取你只需要在全局那份里把指向官方接口的凭据和地址换掉剩下的model、approval_policy、sandbox_mode全部保持原样。为什么说这一步对并发场景是决定性的因为换 Key 换的是「这四路请求从哪里出去」而不是「这四路请求怎么发」。任务拆分逻辑、AGENTS.md 加载逻辑、沙箱隔离逻辑全在编排层和执行层跟模型层走哪条通道没有任何耦合。你不需要为并发单独写一套代码也不需要改tasks列表。2. AGENTS.md 照常生效多 Agent 读的是同一份约束2.1 AGENTS.md 在编排层被读取跟模型通道无关很多人换 Key 之前会先担心一件事改了base_urlAGENTS.md 还生效吗答案是照样生效而且原因很朴素。按原文 2.2 节的分层AGENTS.md 属于工作流编排层的输入它在「上下文加载」这一步被拼进每个 Agent 的初始 prompt 里。也就是说AGENTS.md 是一份文件被读进来、拼进去、随请求发出去它是不是被读取取决于 Codex 自己的实现跟你把请求发往哪个 endpoint 没有关系。换个角度看更清楚你把base_url从官方地址改成https://taotoken.net/api改变的只是「HTTP 请求最终落到哪个域名」请求体里的内容——项目描述、常用命令、约束规则、模块说明——一个字节都不少。Codex 该在启动时读 AGENTS.md还是会读该把它塞进上下文还是会塞。2.2 并行场景下值得补进 AGENTS.md 的三条既然 AGENTS.md 在多 Agent 场景下会被读四遍那它的写法就值得针对并行做一点优化。原文 6.1 节给的模板已经覆盖了项目简介、环境设置、关键命令、约束规则、模块说明五块直接拿来用没问题但下面三条在四路并行时收益很明显。第一条把「禁止修改」写得更具体。原文模板里写的是「禁止修改 migrations/ 下的迁移文件」这个粒度对单 Agent 够用并行时建议再补一句「如需变更 schema只输出 DDL 建议不写文件」。四个 Agent 同时动手改同一块目录冲突概率不是线性的。第二条把验证命令写全。并行任务的产出最终要合并每个 Agent 都应该自己跑一遍测试再交 PR。AGENTS.md 里把pytest tests/ -v、ruff check .、mypy src/这类命令写清楚Agent 就不用猜该跑什么你下午审查时也少一轮往返。第三条明确模块边界。原文模板里已经区分了src/auth/、src/payment/、src/api/并行场景下可以再补一句「跨模块改动需在任务描述中显式说明」。这样四个 Agent 各自待在领地内PR 之间不容易互相踩。2.3 任务拆分和约束文件的对应关系原文 6.3 节给的tasks列表是这样的四条实现用户注册 API、补全 payment 模块测试、迁移 product 接口到异步、更新 README。这四条之所以能并行不是因为它们互不相关而是因为它们各自落在一个明确的目录里。AGENTS.md 的作用就是把这种「各自落在明确目录里」变成 Agent 能读懂的规则。当第 2 号 Agent 拿到「补全 payment 模块的单元测试目标覆盖率 80%」这条任务时它会读 AGENTS.md知道测试命令是什么、知道src/payment/是敏感模块、知道不能改迁移文件。第 3 号 Agent 拿到异步迁移任务时读的是同一份文件得到同一套约束。换句话说AGENTS.md 在并行工作流里扮演的角色是「共享契约」。它不随 Agent 数量变化反而 Agent 越多它越重要——因为没有它四个 Agent 会各自按自己的理解去改代码合并时你面对的就不是四个 PR而是四份互相矛盾的方案。3. 改 ~/.codex/config.toml把官方 Key 换成 TaoToken Key3.1 先在 TaoToken 拿 Key、确认模型 ID配置之前有两样东西要先准备好一把 API Key一个模型 ID。Key 的获取路径是打开 TaoToken注册登录后进入控制台创建创建出来的字符串就是下面配置里YOUR_API_KEY要替换的内容。这个过程和原文里「去某个网站申请密钥」是同一个动作只是对象换成了这边。模型 ID 不要凭记忆写。原文 2.4 节列过一张模型矩阵那是原文当时的快照不是你现在能调用的列表。正确做法是打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 看模型广场当时的列表把你要用的那个 ID 原样复制下来。这一点在并行场景下格外重要四个 Agent 如果各自猜了一个模型名最后可能跑出来四种结果审查时很难判断是任务本身的问题还是模型不一致。3.2 config.toml 的可复制版本全局配置文件在~/.codex/config.tomlWindows 在用户目录下的.codex\config.toml。原文 3.2 节已经在这个文件里演示过approval_policy的四种取值我们在这个基础上补上 provider 和凭据部分。# ~/.codex/config.toml # 模型 ID 以模型广场当时的列表为准不要手写猜测的版本号 model YOUR_MODEL_ID # 指向下面定义的 provider model_provider taotoken # 审批策略保持原文推荐值多 Agent 场景下不建议改成 never approval_policy on-request # 沙箱模式保持可写工作区 sandbox_mode workspace-write [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY有三处容易写错。第一base_url结尾不要补/v1就写https://taotoken.net/api这是填进工具的接口地址跟官网落地页不是一回事。第二env_key是一个环境变量的名字不是一个具体的 Key 字符串Codex 会去读这个环境变量的值。第三model_provider的值要和下面[model_providers.xxx]里的xxx完全对应大小写也要一致。3.3 approval_policy 和沙箱设置保持不动配置里我特意保留了approval_policy on-request和sandbox_mode workspace-write这不是随手写的默认值。原文 3.2 节的原话是「新项目用 untrusted熟悉代码库后切换到 on-request」这条建议在多 Agent 并行时反而更值得听。原因在于并行跑四个 Agent你不可能实时盯着四个窗口。如果策略设成never四个 Agent 全自动改代码某一路误删了一个不该动的文件你要到下午审查 PR 时才发现。on-request的好处是把「模型自己判断需要确认的操作」拦下来你可以在一个统一的位置处理这四路 Agent 的确认请求。环境变量在启动 Codex 之前设置好macOS / Linuxexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYWindows PowerShell$env:TAOTOKEN_API_KEY YOUR_API_KEY如果你走 CI 路线原文 6.2 节那份 GitHub Actions 工作流只需要改一处把OPENAI_API_KEY换成TAOTOKEN_API_KEY值从仓库 Secrets 里取其余步骤——checkout、codex exec、建 PR——都不用动。4. 并行提交后的验证与并发排错4.1 先单 Agent 跑通再开四路并行配置改完之后不要直接上四条任务。先用一条任务验证链路这一步能省掉后面大半的排查时间。在项目根目录跑codex exec 读一下 AGENTS.md然后告诉我这个项目的测试命令是什么不要修改任何文件这条指令的设计意图是它强制 Codex 读 AGENTS.md而且不产生任何写操作。如果返回的内容正是你 AGENTS.md 里写的测试命令说明两件事同时成立——配置通了AGENTS.md 也确实被读到了。这一步不通先别谈并行。单条验证过了之后再按原文 6.3 节的节奏把四条任务提交上去。提交时建议先开两条观察几分钟确认两路都稳定推进后再补上另外两条。四路一起开当然也行但排查时你面对的是四个并发流分成两步更容易定位问题出在哪一路。4.2 并发阶段常见的四类报错对照现象大概率原因处理方式日志里出现 429部分 Agent 明显变慢账号级并发或速率限制被打满确认base_url已改成https://taotoken.net/api先降到两路观察401 / invalid api key环境变量没生效或 Key 复制时带了空格echo $TAOTOKEN_API_KEY检查必要时重新创建404 / not foundbase_url多写了/v1或路径拼错改回https://taotoken.net/api结尾不加斜杠某个 Agent 停在某步不动但没报错客户端在退避重试或审批请求在等你确认切到该 Agent 的会话看是否有待确认操作这四类里第二类和第三类纯粹是配置问题改一次就永久解决。第一类要区分情况如果你之前的 429 是官方账号配额打满换通道后应该明显缓解如果改完还是频繁 429那问题可能出在你同时开了太多路或者单条任务的上下文本身过大。4.3 429 到底是配额还是配置问题区分办法很直接把并行降到一路跑一条最轻的任务看还报不报。单路也报 429那基本不是并发的问题值得回头检查是不是任务提示词写得太宽泛导致 Agent 反复读取大量文件、上下文迅速膨胀。原文 4.1 节给的四要素提示法——Context、Task、Constraint、Verify——在这里很有用把「要读哪些文件」写在提示里比让 Agent 自己扫全仓库省得多。单路正常、四路才报那就是并发密度问题。原文 3.3 节那张并行图里四个 Agent 的完成时间是错开的——实际跑起来往往不是它们经常在同一分钟里同时进入工具调用循环。这时候要么减少同时开启的路数要么把四条任务按优先级分批提交。5. 审查 PR 之前回控制台对一次这次并发的账四个 Agent 陆续交完 PR先别急着点合并。这时候打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 看一眼用量是最省事的收尾动作因为并行的成本结构和单路完全不同。单路任务的成本大致等于「输入 token × 轮数」你能凭感觉估个大概。并行不是这么算的四条任务如果都完整读了仓库结构和 AGENTS.md那部分输入就被计了四遍四条任务各自的工具输出又都在回灌上下文膨胀速度也是四倍。你能在控制台里看到的是这次并发之后的实际消耗曲线——哪条任务吃得多、哪条中途重试过一眼就能看出来。这个动作还有一个好处是帮你下一次拆任务。如果某条子任务消耗明显高于其他三条说明它读的东西太多了下次可以在tasks里把它再拆细一点或者在提示里直接限定要读的文件范围。配置层面复盘的顺序建议是这样先在 模型对话 里用同一把 Key 发一条消息确认模型 ID 和 Base URL 都没填错这一步能排掉大部分低级配置问题如果你打算长期按这个节奏跑多路 Agent可以打开 Coding Plan 看看当前套餐是否够用手上还没有 Key 或者想再建一把专门给 CI 用的去 控制台 API Keys 创建记得YOUR_API_KEY替换成新建出来的那一串。最后提醒一句多 Agent 并行很适合做重构、补测试、修 CI 这类边界清晰、有测试兜底的子任务但它不适合用来直接操作生产环境。Codex 能生成 SQL、能解释报错、能对照代码给出修改方案真正执行诊断语句、跑编译、验证结果还是要你在本地环境做再把输出贴回对话。审批策略留成on-request、沙箱留成workspace-write本质上就是给这套并行工作流留一道人工闸门。