OpenAI 详解 Codex CLI 核心逻辑:Agent loop
OpenAI 发布技术文章系统拆解了其编程 Agent 产品 Codex CLI 背后的 “Agent loop” 核心机制,展示了 LLM Agent 如何在软件开发任务中高效协作与自我迭代。 “Agent loop”是 Codex 在处理用户指令时的核心执行流程:从接收用户输入开始,Codex 不仅让大模型进行推理,还引导模型反复调用工具、执行动作、观察输出,并最终生成准确回复(或代码更改)。这一循环持续进行,直到模型返回最终结果。 关键步骤包括: 构建 Prompt(提示词):将用户输入和上下文信息打包成用于模型推理的指令集。 模型推理(Inference):将 Prompt 转换为 token 并送入模型生成输出。 工具调用:模型可能发出工具请求,如执行 shell 命令或访问文件系统,Agent 执行后将结果反馈给模型。 重复循环:根据新信息重组 Prompt,再次请求模型,直到输出终结信息交付用户。 相比传统单向对话系统,这种循环整合了推理+动作执行+反馈整合,使得 Codex 能够自主完成更复杂的编程任务,而不仅仅是生成文本回复。 面向 Responses API 的构...