Codex最近有个很实用的多Agent编排方案，用Astra作为顶层编排器，下面…

Codex最近有个很实用的多Agent编排方案，用Astra作为顶层编排器，下面挂Luna和Sol两层代理树，实测下来成本控制得相当不错。 具体怎么做的呢？核心思路是根据DeepSWE的pass rates（通过率）、每个任务的平均成本、以及agent执行步骤数来动态选择effort levels。简单说就是：简单任务用轻量级agent跑，复杂任务才上重型agent，避免一刀切导致的资源浪费。 举个实际场景：你扔一个代码review任务给Codex，Astra先判断任务复杂度，如果是常规的lint检查类任务，直接派Luna用低effort跑完；如果涉及跨文件重构，才会调用Sol用高effort深度分析。这样既保证了质量，又把token消耗压下来了。 这个方案的配置也不复杂，原帖作者直接把配置模板贴出来了，复制粘贴到Codex里就能跑。对于日常用Codex写代码的人来说，这套编排逻辑值得参考——毕竟Astra的订阅费用不便宜，能省一点是一点。 如果你也在用Codex做多agent协作，可以试试这个思路，根据任务类型动态调整agent的effort level，比固定配置灵活很多。