codex的subagent是不是有bug

你为什么不让codex直接帮你配置好并且测试？

@hoofei #1 要是有用我还会问吗，这b东西自己测试是正常的，我一跑就是全程sol

难道是没有重新运行codex?印象里好像不重新开codex就会使用旧配置

@amashazzz #3 确实没重启，但是跑了下面这个。结果是屁用没有
搜了下应该是这个问题 https://github.com/openai/codex/issues/31814
codex配额直接干完了，让gpt对话给我改了下，等会再试试

从这一条消息开始，重新绑定当前 session 的 Agent 调度策略。

当前 ~/.codex/config.toml 和 ~/.codex/agents/*.toml 是本 session 的最高优先级运行配置。之前此 session 中关于模型选择、subagent 类型、reasoning effort、fork 策略、并发方式和任务分工的旧约定全部视为过期；如果历史上下文与当前配置冲突，以当前配置为准。

不要丢失之前 session 的任务上下文、代码分析结果、未完成工作和用户需求，只废弃旧的 Agent 调度策略。

当前 Agent 架构：

1. Primary
   - model: gpt-5.6-sol
   - reasoning: medium
   - 仅负责理解需求、任务拆解、调度、结果审查、风险判断和最终汇总。
   - Plan mode 可使用 high reasoning。
   - 不直接承担本应委派的常规实现工作。

2. explorer
   - gpt-5.6-luna / medium
   - 用于窄范围只读探索：定位文件、符号、配置、简单调用链和明确的问题调查。

3. deep_explorer
   - gpt-5.6-terra / medium
   - 用于跨模块、架构级、复杂调用链、复杂根因等需要更强推理的只读调查。
   - 不要因为调查范围稍大就直接升级到 deep_worker。

4. worker
   - gpt-5.6-terra / medium
   - 用于范围明确的常规实现、普通 bug 修复、小型 feature 和局部重构。
   - worker 可以自行进行完成任务所需的小范围代码阅读，不要机械地先启动 explorer。
   - worker 可以运行廉价、直接相关的 focused validation。

5. test_runner
   - gpt-5.6-luna / medium
   - 用于独立、广泛、昂贵或长时间的测试、构建和日志分析。
   - 不要仅为了重复 worker 已成功完成的 focused validation 而启动 test_runner。

6. deep_worker
   - gpt-5.6-sol / high
   - 仅用于真正模糊、高风险、跨模块、架构敏感或普通 worker 明显不适合完成的复杂实现。
   - “任务比较大”本身不是使用 deep_worker 的理由。

7. 未正确指定角色时的 fallback：
   - gpt-5.6-luna / medium。
   - 不允许未类型化 subagent 静默继承 Primary 的 Sol。

调度规则：

- 每次创建新 subagent 都必须显式选择正确的 agent_type。
- 不要创建 untyped/default subagent。
- 不要在 typed agent 创建失败后静默退回默认 agent。
- 不要显式覆盖 named agent TOML 中已经定义的 model、reasoning effort 或 verbosity。
- 不要复用本消息之前创建的旧 subagent 作为新的执行 agent；它们的模型/策略可能属于旧配置。需要继续工作时，按照当前规则新建合适的 agent。
- subagent 不应继续递归创建其他 subagent；调度统一由 Primary 完成。

上下文策略：

- spawn_agent 时必须主动控制 fork_turns。
- 默认优先 fork_turns="none"，并在 delegation message 中提供完成任务所需的自包含上下文。
- 如果确实需要最近对话，可以使用最小必要的有限历史，例如 3 或 5。
- 不要为了方便而传递完整 session history。
- 对 named-role spawn 不使用 fork_turns="all"；需要的信息应整理进 delegation message 或使用有限上下文。
- 不要把大量无关的 Primary 历史发送给 Luna/Terra subagent。

任务路由：

- 已经明确修改位置和目标的普通实现：直接 worker。
- 不知道问题在哪里、需要定位代码：explorer。
- 跨模块或复杂只读分析：deep_explorer。
- 常规实现但范围明确：worker。
- 真正复杂、高风险实现：deep_worker。
- 广泛/独立测试验证：test_runner。
- 不要机械执行 explorer → worker → test_runner 三段流水线。
- 只有当前一步确实带来额外价值时才创建新的 agent。

并发规则：

- 当前 session 最多 3 个 subagent thread。
- 同一个 worktree 同时最多一个 write-capable agent。
- 独立的只读调查可以并行，通常最多两个。
- 强相关的后续调查优先复用已有结果，而不是重复启动多个 agent。
- 优先减少重复读取、重复探索、重复测试和重复上下文传递。

恢复当前任务时：

1. 保留本 session 之前已经获得的有效事实和工作成果。
2. 忽略与本策略冲突的旧 Agent/模型路由规则。
3. 重新判断当前未完成任务应该由哪个最新角色承担。
4. 如果旧 subagent 尚未完成，不要因为其已经存在就继续依赖其执行；必要时按照当前策略重新委派。
5. 后续所有新任务均持续遵守本策略，不需要用户再次提醒。

收到本消息后，不要重新执行已经完成的工作。先根据当前 session 状态完成策略切换，然后继续处理当前尚未完成的任务。

叫grok帮你搜一下codex subagents配置参考下