治理与循环

这里有 5 篇文章，从一个词走向真实工作里的选择；先读懂，再决定要不要使用。

阅读线程开放

5篇札记

阅读方式先找到你卡住的地方，再顺着证据和取舍走

每篇可以独立阅读，也可以沿着这条线程继续。

拆开 OpenAI Codex无需登录

本页解决的问题

先给结论

什么是「治理与循环」，它会影响哪些 AI 决策？

从上下文、轮次、工具、审批和沙箱开始读源码。重点是看 Coding Agent 如何靠明确边界赢得信任，而不只是靠一个友好的界面。本页把相关概念、常见误区和实践文章放在同一条阅读线程里。

判断标准

先判断你卡在定义、选择还是验证，再从下方 5 篇文章中选择最接近的一篇。

下一步

从「把 Coding Agent 读成一套边界系统」开始，读完后用自己的任务复述结论。

常见误区

不要把同一主题下的所有方法当成可互换方案；输入、风险和验收标准变化时，答案也会变化。

这条问题线程

5 篇札记

从上下文、轮次、工具、审批和沙箱开始读源码。重点是看 Coding Agent 如何靠明确边界赢得信任，而不只是靠一个友好的界面。

你看到的是一轮对话。内部叠了任务壳、轮次、采样三层循环。各层只回答自己那一个问题，控制权每次只在一层。

模型还在打字，读文件的声音已经响了。采样循环的时序是：流内建 future，流后统一 drain。先 persist，再等结果。

Agent 正在改第三个文件，你看见方向偏了，补了一句：配置用 YAML。回车之后，这句话是开工、插进当前轮，还是当场被拒，Core 当场拍板，不等模型开口。

工具失败回给模型，用户按 Esc 才停 turn。取消令牌从任务传到采样再传到工具。已完成的结果留在历史里，100 毫秒之后的硬拆不可逆。