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分享 Codex 多智能体开关、并发线程上限与默认子代理模型配置，强调提升 Agent 协作效率。
add this to your ~/.codex/config.toml, thank me later [features] multi_agent = true multi_agent_v2 = true [agents] enabled = true max_concurrent_threads_per_session = 10 default_subagent_model = "gpt-5.6-luna” default_subagent_reasoning_effort = “max”
是什么
这是一条面向 Codex 用户的配置建议，主张在 ~/.codex/config.toml 中开启多智能体相关能力，并设置每个会话最多并发 10 个线程，同时指定默认子代理模型和最高推理强度。它的价值不在解释完整工作流，而在于快速传播一组可能影响 Agent 调度方式的运行参数。
核心设计 配置分为功能开关与 Agent 运行策略两层：前者控制多智能体能力是否启用，后者规定并发规模、默认模型和推理档位。这体现了将协作能力、资源调度与模型选择集中到会话级配置中的思路，适合需要把复杂任务拆分并行执行的工程场景。
关键洞察 多智能体的收益来自任务分解和并行化，而不是简单增加线程数。合理的默认模型与推理强度可以减少重复配置，提升实验效率；并发上限则是成本、延迟、上下文竞争与吞吐之间的控制旋钮。
边界与风险 原文没有说明配置项对应的版本、实际支持状态、资源消耗、失败重试或权限隔离机制，因此不能断言复制后一定可用。模型名称和引号格式也可能受版本或排版影响，落地前应查看当前 Codex 文档与本地配置校验结果。