Codex 的新分工：让 Sol 当包工头，Luna Max 做边界清楚的体力活
Codex 的新分工：让 Sol 当包工头，Luna Max 做边界清楚的体力活
分类：tip · AI coding / Agent Harness
时间：2026-08-02 10:47（北京时间）
信源：OpenAI 官方文档与定价说明；社区工作流仓库；AYi 公开实测
一个社区工作流火起来了
8 月 2 日，AYi 分享了一套 Codex 用法：主线程由 GPT-5.6 Sol 负责拆任务、做架构判断和最后审查；明确、可验证的实现、改 bug、跑测试和重构交给 GPT-5.6 Luna Max 子代理。形象一点说，Sol 当包工头，Luna 当工人。
这不是官方宣布的新产品，而是社区把两个已经存在的能力拼成工作流。OpenAI 官方文档确认 Codex 支持并行子代理和自定义代理配置，代理文件放在 ~/.codex/agents/ 或项目的 .codex/agents/，必须定义 name、description、developer_instructions，还可以单独指定 model 与 model_reasoning_effort。
为什么这套分层在经济上成立
OpenAI 7 月 30 日的价格说明给出了更硬的依据：GPT-5.6 Luna API 价格降到每百万输入 token 0.20 美元、输出 1.20 美元；Sol 价格不变。Luna 仍能调用工具、完成多步工作流，所以它适合承接大量边界清楚的任务。
官方给出的 coding 例子也几乎是同一套结构：Sol 先处理不确定性、定义计划，再让 Luna 实现明确的修改、写测试、运行测试并评估结果。社区仓库 use-luna-subagents 则把这个思路做成可审查的配置：安装前展示 diff，固定 Luna 模型，保留父会话沙箱和权限，禁止静默替换模型，并要求父代理验证结果。
别把「产出翻倍」当成基准结果
AYi 所说的「同一订阅产出量直接翻倍」，属于个人工作流体感，不是公开的受控实验。官方文档反而提醒了三件容易被忽略的事：子代理会增加 token 消耗；权限和沙箱默认从父代理继承；并行写入如果范围重叠，会制造冲突。
更稳妥的落地方式是：先让 Sol 只委派可回滚、边界明确、能独立测试的任务；Luna 不直接改共享配置和关键接口；主线程必须看 diff、跑测试、再合并。复杂设计、跨模块迁移和安全判断，仍然留给 Sol。
这条动态的意义，不是「便宜模型突然等于贵模型」，而是 AI coding 的成本单位开始从「一次对话」变成「一组分层代理 + 一套验证流程」。模型路由与 Harness，正在取代单纯的模型选择成为生产力核心。
原文与证据：
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