5月1日消息,OpenAI 旗下编码 Agent 工具 Codex CLI 在 4 月 30 日推送 0.128.0 版本,这是 4 月中旬大版本(Computer Use、应用内浏览器、PR 审查等)之后的第一次正式 release。本次更新没有引入新的大模型或新交互范式,主要聚焦工作流持久化、权限体系重构、插件 marketplace 远程化三条主线,外加 MultiAgentV2 配置完善与一批稳定性修复。多个改动指向同一方向——把 Codex 从一个"会写代码的助手"重新塑造成一个能跑长时任务、能被精细约束的工程化 Agent。
/goal 工作流持久化:OpenAI 版本的 Ralph loop
本次更新里最引人注意的是 /goal 命令的持久化能力。用户可以通过 /goal 设定一个长期目标,Codex 会持续循环执行,直到自身判断目标达成、或者预设的 token 预算被耗尽。配套的 TUI 控制覆盖创建、暂停、恢复、清除四种状态,并支持运行时续接(runtime continuation)——也就是说,会话被中断或 compact 后,目标上下文不会丢失。
熟悉 Agent 圈的开发者会立刻意识到,这是 OpenAI 自己版本的 "Ralph loop"——社区里近半年流行的一种"让 Agent 持续循环直到完成"的工作流模式。Simon Willison 等独立开发者已经验证了 /goal 的实现机制:核心是 goals/continuation.md 和 goals/budget_limit.md 两份提示词在每一轮结束时被自动注入,借此让模型不断评估是否达成目标。
这一能力在编码场景下的意义比想象中大。过去 Codex CLI 处理"修复一个跨多个文件的复杂 bug"或"完成一个完整 feature"时,用户需要手动接续多轮对话;而 /goal 把"目标—评估—续接"做成了一等公民的生命周期。它的直接对手是 Anthropic 的 Claude Code——后者通过 /plan 模式 + 子任务调度来实现类似效果,但 Claude Code 的 plan 模式更强调"先规划再执行",Codex 的 /goal 则更接近"持续推进直到收敛"。两种路线孰优孰劣,会在未来几个月里被开发者实际验证。 值得注意的是,/goal 命令在 0.128.0 中虽已可用,但官方 slash-command 文档此前并未列出该命令,社区已有 issue 要求补全文档。
权限模型重构:--full-auto 被弃用,转向显式 profile 体系
权限配置是这次更新的另一条主线。0.128.0 引入了内置默认 permission profile,支持沙箱 CLI 的 profile 选择、cwd(当前工作目录)控制,以及 active-profile 元数据回传给客户端。permission profile 现在能在 TUI 会话、用户单轮、MCP 沙箱状态、shell 提权、app-server API 之间完整流转。
更具风向意义的是 --full-auto 参数被标记为弃用。这个参数过去是 Codex CLI"放手让 Agent 自己干"的快捷开关,简单粗暴;现在 OpenAI 引导用户改用显式的 permission profile 与信任流(trust flows)。这一改动反映了两层判断:一是 Agent 类工具在生产环境里需要更细粒度的权限边界,"全自动"听起来好用,实际上很难审计;二是 Codex 团队希望把权限决策推到配置层而不是命令行参数,让 Enterprise 场景的接入更可控。
这一思路与 Claude Code 近期的演进同步。Claude Code 在 plugin 体系里也强化了 deny-read glob 策略、managed deny-read 要求等。两家头部编码 Agent 都在收紧 Agent 行为的可约束性——这是一个工程化信号,比新特性 demo 更能反映产品的成熟度。
插件 marketplace 走向远程:从 hooks 到外部 Agent 导入
插件子系统在 0.128.0 也有显著加固。新增能力包括:marketplace 远程安装(不限于本地 bundle)、远程 bundle 缓存、远程卸载、插件捆绑 hook、hook 启用状态追踪,以及外部 agent 配置导入(包括后台导入和导入会话的标题处理)。
把这些点连起来看,OpenAI 在做一件事——让 Codex 的插件生态从"开发者本机搭一搭"变成"可以像 VS Code Extension Marketplace 那样跨网络分发"。技术报告里提到的 plugin marketplace add/remove 内部实现已经从 codex-core 中拆出,curated plugin cache 改用短 SHA 版本号,这都是为大规模分发做的基础工作。
横向对比,Claude Code 已有相对成熟的 marketplace 体系(支持 GitHub、git URL、本地目录、marketplace.json URL 等多种来源),Codex 在这一方向上属于追赶位。但 Codex 的差异点在于"插件捆绑 hook"——这意味着插件可以注入自己的生命周期钩子,比单纯的工具调用更灵活,更接近 IDE 插件的能力上限。
MultiAgentV2 配置补齐 + Bedrock 与 GPT-5.4 推理级别
MultiAgentV2 在本次更新里得到一批配置项补齐:线程上限、等待时间控制、root/subagent 专属提示词、v2 专属深度处理。结合上一版本就已落地的 sub-agent 路径化地址(/root/agent_a 这类)与结构化 inter-agent 消息,Codex 的多 Agent 协作框架基本成型。这是 OpenAI 在编码场景里押注"多 Agent 协作 > 单 Agent 通用"的进一步证据。
模型支持层面,Bedrock 渠道在本次得到完善,含对 GPT-5.4 推理级别的支持。同时,捆绑的 OpenAI Docs skill 已扩展到 GPT-5.5 与 gpt-image-2,意味着 Codex 在内部已经能稳定调用最新的前沿模型。codex exec --json 现在会把 reasoning-token 的用量回传给程序化消费者——这对做成本核算和性能分析的团队非常实用。
局限与对位 Claude Code 的现状
需要承认几点局限。其一,0.128.0 是工程化 release 而非能力 release,benchmark 上的提升主要来自底层模型迭代而不是 CLI 本身。其二,/goal 工作流虽已可用,但官方文档尚未补全,新用户的发现成本偏高;budget_limit 的具体行为也依赖模型自身的目标评估能力,长任务在边界上仍可能"自我满意地停下"。其三,permission profile 的迁移虽然方向正确,但弃用 --full-auto 会对依赖该参数的 CI 脚本造成迁移成本,企业用户需要预留时间。
把 Codex CLI 与 Claude Code 放在一起看,4 月底两家头部编码 Agent 的演进路径正在交汇:都在做长时任务循环、都在做权限精细化、都在做 marketplace 化的插件生态。差异更多体现在产品哲学——Codex 押注 /goal 这类目标驱动循环,Claude Code 押注 plan 模式 + 长会话记忆。对开发者而言,这意味着选型不再是"哪个更聪明"的问题,而是"哪种工作流更贴合自己的工程节奏"。
下一个关键时点会是 Codex 把 4 月中旬大版本里的 Computer Use 与本次的 /goal 工作流彻底打通——届时一个能持续循环、能操作电脑、能审查 PR 的编码 Agent 才算真正闭环。从 0.128.0 的更新节奏看,这个闭环可能就在未来几个 release 之内。