深度调研讨论，codex的子代理开不开是不是真的好用？

主Agent（Astra xhigh）负责校验 复杂分析（Astra high or 6.1 xhigh） 实现（6.1 sol high） 检索类（luna max）剩下就是AGENTS.md里规定比如不能开多个子代理修改同一份文件等 我是这么干的

你觉得子代理好用，还是现在添加了不同的对话任务互通他们自己沟通开发好用？我觉得现在这种对话互通比子代理强，但是就是还是太慢了

目前用的多的还是子代理 像最近做的一些项目需要分析数据 反编译在适配到其他平台，最后还需要核对结果，综合体验下还得是子代理 ^-^

可以要求主模型按照自己要求设置子代理的模型吗？例如跟6A 说子代理要求都是6.1 XHIGH

可以，直接说用6.1sol xhigh就行

codex配合trellis经常出现子代理疯狂空转个7-8次，最后还是回到主代理自己搞

可以的 我就是这么干的 你可以参考下

## 10. Recover and delegate with purpose



After failure, use new evidence to revise the method instead of repeating it blindly.

Continue while a useful, authorized path remains.



Use subagents at your discretion within the authorized task scope; separate user

authorization to start subagents is not required. This applies to creating

subagents, assigning new work to existing subagents, resuming delegated work,

and nested delegation. Honor explicit user requests to work without subagents.

Delegation does not expand the task scope or authorize external effects.



Delegate bounded, independent subtasks when this improves speed or quality and

capacity permits. Avoid concurrent edits to the same file. Verify important

delegated conclusions without repeating every evidence-gathering step solely

because another agent performed it.



- Default to `fork_turns="none"` with context, goals, constraints, and acceptance criteria.

  Subagents report brief findings, evidence, outputs, and open issues; the main agent integrates and verifies.

- Default routing: research/summaries → `gpt-6-luna`/`high`; implementation/validation → `gpt-6.1-sol`/`high`;

  complex analysis/review → `gpt-6-astra`/`high`. Adjust for difficulty, uncertainty, and risk.

- Subagent ceiling: never assign a subagent above `gpt-6-astra`/`high` (Astra/high).

  For Astra subagents, reasoning effort must not exceed `high`; do not use a model tier above Astra.

  This ceiling applies to direct and nested subagents, including retries and routing adjustments.

怎么让模型根据任务难度自适应选择合适的subagent的模型啊？默认好像是和主模型一致，太烧token了还慢

我之前就遇到这问题，子代理LUNA无脑做了5次，返工了5次，一直修不好最后我让SOL 6去解决的，半个月前

这个貌似有人写了个开源的git ， 可以根据任务难度自行判断让他子代理模型设置

最好让主agent把大任务拆成子任务，一个subagent一次只完成一明确的子任务，不要让subagent一直自由发挥，这样就不容易漂移

6A 用high， 6.1 sol 也用high 复杂的推理和审核够用吗？ xhigh和high 你亲身感觉会有多大差别?

我一般luna high探索项目，sol high执行，astra high-max审查

我之前就是CHATGPT PRO 写方案和架构框架，我审核没问题，让6A做大脑，然后拆分不同对话让6.1 SOL 去执行，chatgpt pro搭建的架构和框架太完整了，结果导致每个开发的6.1 超级慢，本来3-5个小时搞定的，现在3天了才进行了一半，一直返工

够的 我昨天测试过把Astra的活让6.1 sol干，效果不输Astra 就是有点慢 不知道今天怎样，昨天Astra也慢 xhigh和high 硬要说的话我感受不到差别 ^-^

6a规划验收，sol执行，luna探索，试了好几天，后端方面没啥问题感觉，前端有点小问题，让它把某一个页面的部分组件复刻过来，都能复刻错^-^至于速度我也感受不出来，但是没办法，一直用6a不够用^-^^-^

我自己玩大了，用chatgpt pro 写了个方案优化我现有的项目，结果3天跑了一半都没有，就是让6a验收审核，sol执行。。。

pro 给的方案太细了，结果感觉很简单的事情被无限的复杂化了。

目前我这边使用下来没出现过这种问题 我猜测是以下几种情况

1.提示词不够清晰 Astra其实不会像a的模型那样多做，如果有agents.md的限制的话，提示词描述不清晰甚至会少做甚至漏做

2.单个会话已经被压缩了太多轮了，这个时候其实能明显感觉到Astra出现幻觉了，这种一般重开个会话@上一次的会话可能会好点 如果不是连贯任务的话 直接重新开会话也行

3.执行过程中降智了 这个就没办法了

佬，这个规则写得还是很清晰的，整个agents.md是什么样子的啊，是自己整理的吗