OpenClaw 是一个支持多渠道的 AI Agent 平台，最近做了一个大胆的架构决策：把 Codex 的 app-server 作为 OpenAI 模型的默认运行时。这个选择背后，藏着整个 Agent 生态正在发生的根本性变化。
当 Codex 成为 AI Agent 的标准运行时：一个开源项目的架构抉择
让 Codex 学会自我纠错：迭代修复循环的工程实践
OpenAI 官方 Cookbook 发布了一篇关于 Codex 迭代修复循环的实战教程。文章展示了一种让 Agent 自主审查、修复、验证代码的闭环工作流，通过结构化反馈驱动多轮迭代，直到问题真正解决。
Codex 不只是写代码的工具：Jason Liu 的极限效率工作法
Instructor 库作者 Jason Liu 分享了他将 OpenAI Codex 从编程工具升级为全能工作平台的方法论。持久线程、语音输入、实时纠偏、共享记忆、心跳自动化，这些功能组合在一起，重新定义了 AI Agent 的工作方式。
Codex 配置体系完全指南：AGENTS.md、MCP 服务器与 Skills 的分层架构
深入解析 OpenAI Codex 的四层配置架构：AGENTS.md 指令体系、MCP 服务器扩展、Skills 可复用剧本、config.toml 偏好设置。三个界面共享同一套配置，理解分层逻辑才能真正驾驭 Codex。
Cursor 团队揭秘：如何驯服 Codex 模型打造最强编程 Agent
Cursor 团队分享了他们为 OpenAI 最新 Codex 模型（GPT-5.1-Codex-Max）优化 Agent 框架的实战经验。从 shell 优先策略到推理链保留，从防懒惰指令到消息优先级调优，这些来自一线的工程洞察值得每个 AI 编程工具开发者学习。