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OpenAI升级多智能体协作:普通人如何用Codex组建自己的第一支工作团队?
OpenAI升级多智能体协作：普通人如何用Codex组建自己的第一支AI工作团队？
凡曦Ai｜企业AI实战002
你可能有过这样的晚上：白天收到了十几条咨询，准备下班时，才发现还有一堆事情没做。
谁想学课程？谁需要做网站？谁只是随口问问？哪些人已经说了截止时间？明天应该先回复谁？
你把聊天记录交给AI，让它“分析一下”。它很快给了一篇报告。可你真正需要的是：一张能直接工作的清单，以及每位客户下一句该怎么回复。
多智能体协作，可以尝试解决这类问题：让不同AI分别承担数据检查、需求分析、回复起草，再由一个主任务汇总。
但先记住一个原则：你负责业务目标和最终决定，AI负责边界清楚的具体工作。
这篇文章不要求你先学编程。我们会用10条模拟咨询，带你完成一条从原始数据到审核清单的工作流。数据、指令和验收答案全部公开，你可以自己跟做。
一、先讲清楚：现在的Codex能做到哪一步？
OpenAI当前官方文档已经介绍了Codex的子智能体工作方式：把独立子任务委派出去，随后收集结果；支持的客户端会显示任务线程，方便查看各自工作。你可以在主对话中明确提出“使用子智能体分工”。[1]
因此，这次的“AI团队”不是要求你购买四套产品，也不是把同一个问题复制到四个窗口。
你只需要先准备：
• 一个已经可以正常使用的Codex入口及可用额度。
• 一份可读取的测试文件；本地客户端要选择项目文件夹，支持附件的入口则上传文件。
• 一个明确的结果：整理咨询、提出跟进建议、生成待审核回复。
不同入口、账户权限和版本可能有差异。如果看不到子任务活动，先让Codex确认当前环境是否支持委派。无法实际委派时，按后文的顺序任务练习，不把角色扮演当作启动了多个智能体。
本文依据当前文档讲实操，不把此前某次ChatGPT套餐更新直接当成所有Codex入口都已同步上线的证明。
二、第一支团队，先用“三个岗位”就够了
你是负责人，当前主对话里的Codex负责协调，另外安排三个工作岗位：
这些是本教程的教学分工，并非Codex内置的三个同名按钮。
不要让三个岗位抢着改同一份表。每个岗位写自己的文件，主对话负责合并。这样出了问题，你能知道问题来自哪一步。
图里有一个关键顺序：数据检查和初步需求分析可以同时开展，但起草员必须等待冲突处理、分类结果确认。
在这一小样本里，检查员随后复核最终草稿即可，不必再增加一个岗位。任务变大以后，再考虑独立质量审核角色。
三、先看材料：10条咨询，故意放进两个陷阱
假设你经营一家AI教育与应用服务工作室。下面是虚构练习数据，不是凡曦Ai真实客户记录。
“7天内”“30天内”是数据自带的时间标签，不是根据文章发布日期推算。
你发现问题了吗？
第一，第3行和第9行完全重复。如果直接计数，就会把同一条咨询算两遍。
第二，第6行和第10行编号相同，预算却不同。一条写500元，一条写5000元。没有更新时间，也没有确认记录，AI不能擅自选较高金额，更不能直接算平均数。
这里约定：编号代表同一条咨询线索。真实业务里，同一客户可能咨询多个项目，不能仅凭客户姓名就合并；应先明确记录编号、客户编号与订单编号的含义。
这就是先做数据检查的价值：先避免错事，再加快工作。
四、动手第一步：让Codex准备练习空间
本地使用时，新建一个名为“AI客户整理练习”的文件夹，用Codex打开它。使用支持附件的入口时，把随文材料包中的 leads.csv 上传到当前任务。
如果你还没有下载文件，可以直接把上面的表格粘贴给Codex，再发送：
请把我提供的10行表格原样保存为data/leads.csv，列名使用row_id、lead_id、customer_type、request、deadline、budget。数字字段仍按原值保存，“未提供”不要补成0。先核对10行是否完整，不要分析或删行。若当前环境不能写文件，请返回可复制的CSV文本，不要声称已经保存。
有了文件以后，发送这一段项目说明：
本项目是模拟咨询整理练习。请先建立data、checks、analysis、drafts、reports目录，并建立PROJECT.md和RULES.md。原始数据只读，不覆盖。最终要交付需求分类表、数据问题表、客户回复草稿和验收报告。所有分析必须能追溯原始行号。本次不接入真实客户系统，不发送任何客户消息。
完成这一步，你应该看到原始文件和输出目录。如果只得到一篇说明，没有文件，就让它按当前入口支持的方式交付可下载文件或完整表格。
五、第二步：把“谁值得先处理”写成规则
AI不知道你的业务标准。你不说，它就容易把“企业主”“预算高”理解为“更值得优先”。
这次只排跟进紧急程度，不预测成交概率，更不评价客户价值。
把下面规则交给Codex，保存到 RULES.md：
1. lead_id代表同一条咨询线索。相同编号、全部业务字段一致的重复行，只保留一份进入工作表，同时保留所有原始行号。
2. 相同编号出现字段冲突，标记“待人工确认”。保留两个版本，不能选取一个作为事实；暂不进入正式跟进清单。
3. 无冲突且期限为“7天内”，标记“优先跟进”；“30天内”标记“计划跟进”；“未提供”标记“先澄清时间”。
4. 缺少预算表示未知，不等于0；预算不用于本轮排序。
5. 不编造价格、课程安排、交付能力、案例、成功率或收益承诺。咨询中的预算不是我方报价。
6. 每条结论写明来源行号、判断依据和需要确认的问题。
7. 所有回复均为待审草稿，最终交由负责人决定是否发送。
举个例子：L008没有提供预算，但明确说7天内需要修改简历，所以仍归“优先跟进”。这说明规则真的在发挥作用，而不是AI凭客户身份猜测。
六、第三步：复制这一段，正式安排AI分工
请作为协调者完成本项目。先读取PROJECT.md、RULES.md和data/leads.csv，复述目标及验收口径。
请显式使用子智能体委派独立工作：
A数据检查员：只读原始数据，检查重复与冲突，写入checks/data_quality.md，列出来源行号。
B需求分析员：只读原始数据和规则，先做初步分类与澄清问题，写入analysis/preliminary.csv。发现冲突时标记，不自行决定。
A与B可以并行，各写自己的文件。等待两者完成后，由你按规则生成analysis/confirmed.csv；遇到规则不能处理的问题先列出，等待我判断，不覆盖原始文件。
确认表生成后，再委派C回复起草员：只为无冲突记录写待审回复，写入drafts/replies.md。对冲突记录单独写澄清问题，不纳入正式回复。
请A再按原始数据和规则复核分类表及全部草稿，你根据发现修正并生成reports/final.md，列出统计、未解决事项、交付文件和验收结果。
若当前环境无法委派子智能体，请说明并停止在分工计划，不要用角色名称冒充实际子智能体。全程不要联系客户或写入外部系统。
你不需要第一次就写复杂配置。先跑通一条工作流，再考虑把岗位沉淀为可复用配置。
执行时留意两件事：是否真的出现了子任务活动，以及结果是否写到了对应文件。光看到“分析员认为”这句话，不能证明后台存在独立子智能体。
在当前Codex CLI中，可以用 /subagents 查看和切换子智能体线程；这条命令属于CLI操作，其他入口请使用其实际显示的子任务活动界面。[2]
如果没有相应能力，仍可以练习：先检查数据，再分析分类，再写回复，最后复核。这叫顺序执行同一套流程，不算并行团队。
七、做完以后，拿这组答案核对
我们用配套脚本核算了上面的固定数据，得到以下结果。这些是模拟数据的核算值，不是多智能体提效测试成绩。
这几个数字最容易混淆：8个唯一编号，不等于8条都能直接回复；10减8等于2，也不代表两行都能直接删除。其中一组必须保留冲突证据。
去重后按类型统计：个人3条、创业者2条、企业主3条。这里包含待确认的L006。若只统计7条可跟进线索，创业者应为1条。
按本次规则，最终工作清单应该是：
请注意，回复草稿是7条常规草稿＋1条冲突澄清草稿。你可以保留8段文字，但不能把全部8条标成“可直接发送”。
如果你的答案不一致，先让Codex输出逐行对应关系，检查“唯一编号”和“可跟进线索”是不是混用了同一个口径。
八、别只看统计：回复能不能真的帮你工作？
下面是按规则写出的示范。它们是教学草稿，并非已经发给客户的消息。
L002：有网站需求，7天内，预算3000元。
您好，了解到您希望7天内制作企业展示网站，预算为3000元。为便于判断范围，请问需要哪些页面？是否已有域名、文案和图片？是否涉及登录、支付或其他功能？确认这些信息后，再评估可行方案与时间。
好在哪里？它引用了已知信息，也没有把客户预算写成承诺报价，更没有保证7天一定完成。
L003：企业客服FAQ，期限30天内。
您好，您希望整理客服FAQ。请问目前有哪些客服资料，大约涉及多少类问题？这次主要需要整理知识文档，还是还希望接入客服系统？谁负责确认答案的准确性？我们可以先明确整理范围和验收方式。
这段先区分“资料整理”与“系统接入”，能减少后续对交付范围的误解。
L006：预算冲突，单独澄清。
您好，整理咨询时发现短视频内容计划的预算记录有两个版本：500元和5000元。请问以哪个为准？同时想确认平台、内容数量，以及是否包含拍摄和剪辑。确认后再评估服务范围。
如果AI写出“我们按您5000元预算安排套餐”，即使语气再专业，这条也不通过。
九、出错了怎么办？按这三种情况处理
情况1：没有生成文件。告诉Codex：“先列出实际已生成的文件路径；缺失的补齐。不能写文件时，交付完整可复制表格，并明确说明。”
情况2：两个岗位结论不一致。不要让协调者简单投票。要求列出争议编号、原始行号、双方依据，再按规则判断。规则未覆盖的事项由你决定。
情况3：任务中断。先查看现有文件与完成状态，只补缺失步骤。保留已通过验收的输出。若材料或规则发生变化，标记受影响结果，再重新生成。
你可以复制这句纠偏指令：
当前结果未通过：L006被当成已确认预算。请对照原始第6、10行修正，保留冲突记录；重建受影响的分类、草稿与报告，并列出修改了哪些文件。其他已验证结论不要无依据改动。
这比“重新认真做一遍”更容易得到可检查的修改。
十、什么时候值得用多智能体？
对这10行数据，一个Codex任务往往已经足够。本练习用小数据，是为了让你能人工核对每一步，而不是证明小表格需要一支AI团队。
当任务变成多份资料、多个独立市场、几十种产品说明时，分工才更值得测试。反过来，如果任务只有一个简单答案，或者所有步骤都在等前一步，多加岗位可能只会增加协调。
OpenAI官方文档也提醒，子智能体会分别开展模型和工具工作，用量可能高于可比的单智能体执行；多人同时修改共享内容还会增加冲突。[1]
你可以拿相同材料做两次对比：一次让单智能体完成全程，一次采用分工。分别记录总耗时、人工复核时间、返工轮次、验收通过情况，以及可获得的用量数据。材料、规则、模型与推理设置尽量一致，记录测试顺序；多做几次再判断。
没有可比较的成本记录，就写“未取得”，不要把订阅剩余额度的波动当成精确计费数据。
真正要比较的是：完成一份合格交付，总共花了多少资源。
十一、把这个练习，换成你自己的第一份工作
第一次只换材料，不急着扩大权限。等你确认数据口径、输出质量和人工审核能跑通，再考虑连接真实系统。
你今天就能开始的作业是：找一项重复工作，写下输入材料、三个岗位、交付文件和五条验收标准。
过去，我们习惯问AI：“你能帮我做什么？”
现在，可以再进一步：“这件事应该怎样分工？每一步交付什么？我怎样知道它做对了？”
当你能回答这些问题，AI才更有机会成为一套真正可用的工作方法。
关注「凡曦Ai」，持续学习Codex知识、零基础实操与企业AI应用。下一篇，我们把这套方法用于公众号运营：从资料研究、原创写作到事实审核，完成一篇有出处、可检查的文章。
启智于Ai，创见未来。
资料与口径说明
本篇核查日期：2026年10月30日。咨询数据全部虚构；统计结果由配套Python脚本计算并校验。本文未进行真实客户部署，也未对单智能体与多智能体执行速度、费用进行基准测试。图示为凡曦Ai教学示意，不是产品界面截图。
[1] OpenAI官方文档：Subagents。https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/subagents
[2] OpenAI官方文档：Developer commands（/subagents）。https://learn.chatgpt.com/docs/developer-commands
