深入解析 Codex 代理循环：AI 软件代理的核心架构

摘要

本文是 OpenAI 关于 Codex CLI 技术系列的首篇，深入剖析了"代理循环"这一 AI 代理的核心机制。文章详细介绍了从用户输入到模型推理、工具调用、结果观察再到最终响应的完整流程，并解释了 Codex 如何通过 Responses API 驱动推理、管理上下文窗口以及处理多轮对话。

内容框架与概述

文章开篇明确了 Codex 作为本地软件代理的定位，并指出代理循环是协调用户、模型和工具三者交互的核心逻辑。作者首先用图示展示了代理循环的基本流程：接收用户输入、构建提示词、进行模型推理、执行工具调用、观察结果并迭代，直到生成最终响应。

随后文章深入技术细节，解释了模型推理过程中 token 的转换机制，以及多轮对话中上下文窗口的累积问题。作者特别强调了上下文管理的重要性——因为每个模型都有固定的上下文窗口限制，而单轮对话可能产生数百次工具调用。

最后，文章详细展示了 Codex 如何通过 Responses API 进行推理调用，包括 instructions、tools、input 等字段的配置方式，以及 shell 工具等核心功能的实现细节，为开发者提供了可复现的技术参考。

核心概念及解读

Agent Loop（代理循环）：AI 代理的核心运行机制，负责协调用户输入、模型推理和工具执行的循环迭代过程，直到产生最终响应。

Context Window（上下文窗口）：模型单次推理能处理的最大 token 数量，包含输入和输出。代理需要管理上下文以防止在长对话中超出限制。

Tool Call（工具调用）：模型在推理过程中请求执行的外部操作（如运行 shell 命令），代理执行后将结果反馈给模型继续推理。

Turn（对话轮次）：从用户输入到代理响应的完整过程，一轮中可能包含多次模型推理和工具调用的迭代。

Responses API：OpenAI 提供的模型推理接口，Codex 通过它发送 HTTP 请求进行推理，支持配置指令、工具定义和输入内容。

原文信息

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