OpenAI 近日发布技术文章，系统性地剖析了其编程智能体产品 Codex CLI 背后的核心机制——“Agent loop”（智能体循环），展示了大型语言模型智能体如何在软件开发任务中实现高效协作与自主迭代。
“智能体循环”是 Codex 处理用户指令时的核心执行流程：从接收用户输入开始，Codex 不仅驱动大模型进行推理，还引导模型循环调用工具、执行操作、观察输出，并最终生成精准回复（或代码修改）。这一循环过程将持续进行，直至模型输出最终结果。
关键步骤包括：
- 构建提示词：将用户输入与上下文信息整合为可供模型推理的指令集。
- 模型推理：将提示词转换为 token 并输入模型以生成输出。
- 工具调用：模型可能发出工具请求，例如执行 shell 命令或访问文件系统，智能体执行后将结果反馈给模型。
- 循环迭代：根据新获取的信息重新组织提示词，再次请求模型推理，直至输出终止信息并交付用户。
相较于传统的单向对话系统，这种循环机制融合了推理、动作执行与反馈整合，使 Codex 能够自主完成更为复杂的编程任务，而不仅限于生成文本回复。
基于 Responses API 的构建方式
Codex CLI 通过 Responses API 与大型语言模型进行通信，支持多种部署环境：
- 使用 ChatGPT 登录：通过 ChatGPT 后端 API 进行接入。
- API 密钥认证：调用标准的 OpenAI Responses API。
- 本地开源模型：支持如 ollama、LM Studio 等本地服务。
这种高度可配置的架构使得开发者能够在本地部署、云端托管或混合架构中灵活运行 Codex，实现更便捷的开发集成。
提示词构建细节与角色分层
OpenAI 详细阐述了提示词的组成结构及其权重分配机制：
- 系统/开发者/用户/助手 角色用于区分不同来源与优先级的信息。
- 系统自动注入权限控制、安全沙箱规范、开发者指令等多层次内容。
- 环境信息（如当前工作目录、shell 类型）也被编码至提示词中。
这些细节有助于精细调控智能体的行为、明确权限边界，并增强模型调用的稳定性和可靠性。
性能与上下文管理
随着对话或任务执行轮数的增加，提示词的长度会不断累积。OpenAI 指出：
- 提示词缓存 能够显著提升响应速度，但仅在提示词前缀完全匹配时生效。
- 为避免上下文窗口被耗尽，Codex 会自动调用新的 Responses API 进行上下文压缩，将早期对话内容以摘要形式表示，从而节省 token 使用量。
这些策略对于处理长期工程任务（例如复杂的代码编辑、多轮逻辑推理）具有关键作用。
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