5X 的 Codex 一天半烧完了，晒晒我的智障多 agent 工作流

zed1018

2 天前

再充 100 刀不如直接升级到 20X

HakuZero

2 天前

@zed1018 感觉我这套工作流 20X 都顶不住，太麻烦，太慢了

sampeng

2 天前

我也在解决这个问题，有几个点可以优化。你可以看看 cf 和 google 怎么解决的：
https://blog.cloudflare.com/ai-code-review/
https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/staying-ahead-of-adversarial-ai-through-agentic-source-code-review

你这一套我用了半年，干个活要 1 小时才能干好一个需求，太慢了，于是我在优化这个过程。这个痛点是显而易见的，因为每个模型都喜欢扣细节，然后就对不上。越多就越扯皮。我认可 cf 和 google 的处理方式，我也在测试，不要每个角色都给最牛逼的模型，按情况用低一档的就行，比如你说的那个 ui ，说实话，这是很机械的活，用用 opus/sol 是大炮打蚊子，不要给每个角色喂重复上下文，我的处理方式是我用 pi 来做，所以每个 agent 是一个独立的 session ，这一件事不完 session 是不结束的。这样就后面的重复其实缓存命中率非常高。

效果怎么样不好说，我要解决的是干活太慢，不是干活质量的问题。目标是 review 一次 5 分钟内解决战斗。

zzl93

2 天前

原来如此，那感觉是不是 AI 开发不能这么拆，是不是应该有一个大脑，其它智能体都是下级，子智能体是否调用看大脑，大脑需要有一定的 token 焦虑

homcrazy1

2 天前

直接实现功能，顶多写写单元测试

Fooooo0

2 天前

op 用的这个是什么工具啊？

HakuZero

2 天前

@sampeng 学到了，我也研究下，主要是不想返工，返工的时候 AI 又会整一堆的兼容写法，太麻烦了，就想着让它一次性处理好。

sampeng

2 天前

@HakuZero 倒不是返工，实话实说，我跑你这一套最的的困扰不是写出来的东西不能用，是能用，但实际代码里到处所谓兜底，你要全用 codex 的 sol ，就是他会考虑完全不存在的情况，各种莫名其妙的兜底，提示词都拉不回来那种。悄悄咪咪的加。一些简单的还好，每轮+1 个点，一跑就是 6-10 轮起步。就是 10 几坨屎进去了。我也很苦恼

HakuZero

2 天前

@Fooooo0 agency-agents 有很多 agent ，挑几个安装就行，然后再调整下每个 agent 用什么模型，像 UX 、UI 这类的就用 gpt-5.6-terra 之类的模型。

HakuZero

2 天前

@zzl93 是的，token 消耗太快了，消耗在反复的出方案、评审、打回、继续出方案评审，也有可能是我模型指定的都太高了的原因

HakuZero

2 天前

@sampeng 是的，现在很多时候我都需要盯着思考过程，让它不要想那么多

HakuZero

2 天前

@homcrazy1 单一功能是这么干的，新的项目，涉及的端比较多，避免返工所以尝试一下这种模式是否可行

winnerczwx

2 天前

这个流程真可以吗, 看似每个环节都有, 但实则每个环节都缺少灵魂

产品不懂需求, 测试没有边界, 后端不懂架构

molicloud

2 天前

可以试试多智能体协作，而不是人参与每个环节，特别是你使用了这么多 agent：
https://docs.codeg.app/zh/guide/multi-agent

ktyang

2 天前

这么多 agent 还开极高还开快速模式，也不知道到底是缺 token 还是不缺 token

gitxuzan

2 天前

不要装太多工具 mcp ，skill 和插件，针对项目针对性的，我平时全部关掉，按需开启

nanwangnongfu

2 天前

我也有这种疑问，从零开始构建系统，想各种节点都有产出，需求分析的，原型，测试用列，proto 文件，代码，尝试了很多，最终都不太满意。AI 的产出总感觉缺少什么，review AI 的产出一言难尽

Dylan89

2 天前

我现在都是手动创建 Agent ，遇到的问题是 figma 的圆形，AI 根本实现的稀碎，有没有好的 Skill 。。。

hackyuan

2 天前

258K 上下文的这么玩根本玩不了，AI 评审就是智障互相骗，最关键的产品品味、技术架构需要人工判断。GPT-5.6 Sol Max 也不行。

xycoder01

2 天前

多 agent 没有问题，问题是不要所有 agent 都使用最高级别，比如 xhigh 。其他的子 agent 要适当调整。否则，20x 的也不一定顶得住。