做AI开发的应该都遇到过这个问题：单个Agent处理复杂任务时，上下文越堆越多，…

做AI开发的应该都遇到过这个问题：单个Agent处理复杂任务时，上下文越堆越多，效率直线下降。Codex Astra团队最近开源的Luna Subagents，直接给出了一个多Agent协作的解决方案。 核心思路很简单：主Agent负责拆解任务、分配给子代理、汇总结果。每个子代理可以配置不同的模型和工作方式。比如代码审查用Claude，跑测试用GPT-4，写文档用更便宜的模型。 项目地址：github.com/donvito/codex-… 实际跑了一下，最明显的感受是任务处理速度快了不少。之前一个Agent从头干到尾，现在拆成几个子代理并行处理，复杂项目的完成时间能缩短一半。 配置也不复杂，fork下来改配置文件就行。项目里给了几种常见的子代理配置模板，照着改就能跑起来。 你们有在用Codex做项目的吗？准备怎么配你的子代理团队？欢迎分享你的配置方案。