自研Agent和codex+skill的不同

1.架构层面

1.1 上下文状态空间的隔离

Codex+skill 模式下，并发产生的海量原始结果如果全返回给同一个单点 LLM，上下文会瞬间爆炸并相互之间产生严重干扰。且所有子任务只能基于同一种代码生成范式。（多、范式单一）

自研Agent可以采用 Multi-Agent 架构，让“分析型模型”、“代码型模型”、“检索型轻量小模型”各司其职，甚至接入传统算法/规则算子共同决策，每个子 Agent 也可以使用不同的模型，每个子 Agent 拥有独立的上下文空间，在本地消化脏数据后只传递轻量级结论。

2.控制层面

2.1业务核心流收回为代码

Codex + Skill 模式：虽然 Skill 的入参可以卡得很死，但“先调 A、再调 B、满足条件 C 才调 D”这一流程依然依赖 Codex 在推理过程中的“自主抉择”，逻辑由 LLM 实时生成和决定（Prompt-driven），属于黑盒决策。哪怕提示词写得再严密，长链路下仍存在跳步、死循环、偶发幻觉等不可控风险。

自研 Agent 模式：核心业务流固化在图引擎或代码规则中。LLM 只是其中的一个节点，只充当复杂语义处理、非结构化推理的“计算单元”，而不是系统的总指挥官，无法决定。 路由下一跳节点的走向、重试上限、事务回滚、参数硬校验全部由外部代码强控。

2.2可观测性与断点续跑

相当于是2.1带来的附加好处。

codex+skill：在长达十几分钟的长任务中，如果第 10 步因为网络超时或临时 Bug 挂了，原生 SaaS （codex+skill）往往需要重跑或难以精确回滚，前面跑出的结果功亏一篑。

自研架构支持保存每一步的状态快照（Checkpointing检查点），支持精准回放、人工介入修改中间状态后再继续执行。

2.3隐私与权限隔离

Codex + 严格 Skill：为了让 Codex 能够自主完成长任务，通常需要在一开始就把整套权限树、上下文和可用工具清单全部暴露在模型的视线范围内，容易造成“信息泄露给模型上下文”。

自研 Agent：支持动态最小权限原则。第 1 步收集信息的节点只能拿到查询权限；进入第 2 步处理节点时，系统会自动清空上一步的敏感明文（做数据脱敏），仅给当前节点下发单次有效、范围极小的 Token。

2.4提示词注入与越狱风险

Codex + Skill：Skill 通常依赖系统提示词、参数校验（Schema）以及模型自身的“对齐逻辑”。但大模型本质是概率语言模型，如果输入包含复杂指令、对抗样本或恶意代码注释，模型可能会被“绕过/忽悠”，导致其以非预期的方式组装参数，甚至在不需要调用的地方强行触发调用。

自研 Agent：可以灵活接入本地私有化模型（或混合路由：本地小模型负责数据脱敏/分类，云端大模型负责复杂推理），或在模型外部部署硬性防御网关。数据在喂给模型前经过确定性 AST 语法分析、敏感词与意图分类过滤；模型输出后、真正触达 Skill 前，必须通过独立的外部审计模块，不给黑盒模型任何越权解释的机会。

2.5模型成本控制

codex+skill：长任务如果每一步都跑在最顶级的闭源大模型上，API 成本和耗时会呈指数级上升。

自研agent：自研架构可以做模型路由：简单的数据清洗用便宜快速的小模型（如开源 8B 模型），核心代码生成再调用顶级大模型。也可本地部署大模型，降低API成本。

3.系统层面

3.1生命周期长驻

被动响应 vs. 事件驱动常驻：Codex+Skill 永远是“人输入指令 -> 开始执行”的 Session 模式；自研 Agent 是一个可以 24 小时监听外部 Webhook、MQ 消息、系统文件变动的 Daemon 服务。

3.2自演进机制

经验沉淀与自愈闭环：自研 Agent 具备跨周期的反思机制（例如自动将历史踩坑记录写入向量库、定期维护实体关系图谱），能在日积月累中“越用越聪明”，而 Codex+Skill 每次新会话依然从零认知启动。

3.3外部状态持久化与跨会话长效记忆

Codex+skill：虽然原生模型的上下文窗口极长，但将所有历史全塞进单次会话存在两大问题：成本极高与“大海捞针”下的注意力稀释。

自研Agent：自研系统可以通过记忆外挂（如向量检索、图数据库、周期性摘要压缩），实现跨星期、跨会话的真正长期实体记忆，并在每次调用时精准注入最相关的信息。