Codex 多 AI 分工不是為了速度，是讓每個 AI 專注一件事

Codex 的 subagent 不是加速工具，是讓每個 AI 的工作背景保持乾淨的機制。這篇拆解設定方式、三角色分工範例、token 成本考量，說清楚什麼情況值得用、什麼情況不值得。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 context 不污染的設計邏輯，整理出值得用 vs. 不值得用的判斷條件 → https://heymaibao.com/codex-subagent-ai-role-isolation/ ⚡ 章節重點 分工不加速：Subagent 的真正威力 00:00 上下文汙染是什麼 00:52 一個純文字檔定義 AI 角色 01:47 什麼時候值得用（速查表） 02:44 費用、上限與適用判斷 03:22 📝 懶人包 ∙ Codex 的 subagent 是「說一句才動」的設計，不會自動派生，你明確要求才會開出新的 AI 工作執行緒 ∙ 定義一個 AI 角色只需要一個 TOML 設定檔 (純文字設定格式)，三個必填欄位：名稱、說明、執行指令 ∙ 多個 AI 同時跑，會消耗更多 token (API 使用費)，不一定比較省 ∙ 我的觀察：subagent 真正值得用的前提是任務可以乾淨切分，如果任務邊界模糊，開多個 AI 只是讓混亂加倍 📚 參考資料 Codex Subagents 官方文件 → https://developers.openai.com/codex/subagents @reach_vb 的 X 貼文 → https://x.com/reach_vb/status/2033636057690800452?s=46