详细内容或原文请订阅后点击阅览
从一个代理到一个团队：了解 Codex 子代理
在 Codex CLI 中定义专业代理并协调其工作的实践指南从一个代理到一个团队：了解 Codex 子代理一文首先出现在走向数据科学上。
来源:走向数据科学当我们要求 Codex 完成一项任务时，我们通常将其视为单个代理。
但是，如果某些任务足够复杂并且涉及几种不同类型的工作，Codex 将尝试将问题划分为更小的任务，并生成单独的代理来处理它们。
这些委派代理称为子代理。
每个子代理都在自己的线程中工作，并且仅专注于原始任务的一部分。同时，主代理协调其工作并通过聚合子代理的结果来生成最终响应。
作为从业者，这自然会引出这样一个问题：
我们如何有意识地使用子代理来解决我们自己的问题？
在这篇文章中，我们将通过实践案例研究来探索 Codex 子代理。在此过程中，我们将了解如何定义工作并将其委托给专家代理，检查他们的各个线程，并让主要代理将他们的发现合并为最终结果。
···
1. 案例研究：与专业代理一起规划旅行
在这里，我们考虑一个旅行计划任务。
假设我们要计划从苏黎世出发的为期四天的单独旅行。我们的总预算为 1,200 瑞士法郎。我们的潜在目的地包括里斯本、布拉格和哥本哈根，我们关心便捷的旅行、博物馆和当地美食。
为此任务，我们准备了三名专业代理：
旅游物流代理
预算分析师
经验研究员
每位专家将从自己的角度评估这三个目的地。然后，主要代理将收集他们的发现，比较权衡，并推荐一个最终目的地。
1.1 定义专业代理
我们首先定义我们的专业代理。
Codex 允许我们为特定项目定义自定义代理。我们可以通过在.codex/agents/下添加TOML文件来做到这一点：
.codex/├── config.toml└── 代理/├── 旅行物流.toml├── 预算分析.toml└── 经验研究员.toml
每个代理定义需要三个字段：
name：Codex 如何识别代理。
描述：这个代理是什么。
developer_instructions：代理应如何表现。