openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/OpenAI的新文章，介绍了 Codex CLI（及其背后的 Codex 架构）是如何运作的。这篇文章用 Codex CLI 为例拆解了“代理循环”在本地写代码时是怎么运转的：用户指令进入后，模型在 Responses API 框架下交替产出回复与工具调用请求，CLI 执行诸如 shell 等工具并把输出再喂回模型，反复迭代直到给出最终结果（以及对代码库的实际改动）。文章还解释了 Codex 如何构建稳定的提示前缀来提高 prompt caching 命中、为何目前偏向无状态请求（不依赖 previous_response_id）以适配 ZDR 等场景，以及对话变长后如何通过自动 compaction（含 /responses/compact）压缩历史以避免撞上上下文窗口，同时指出工具列表/环境变更会导致缓存失效，需要用“追加而非改写”的方式尽量保持前缀一致。HOW I AI
