Настройка Luna Max как субагента в Codex
Изучите, как настроить Luna Max как субагента в Codex для повышения производительности и снижения затрат на выполнение задач.
Настройка Luna Max как субагента в Codex
В бенчмарке DeepSWE Luna Max набрала 67% против 73% у Sol Max. При этом средняя стоимость выполнения одной задачи оказалась почти в 14 раз ниже: $0,61 против $8,39. Поэтому отдельные четко ограниченные задачи вполне логично передавать Luna.
Промпт:
Создайте кастомного агента luna_worker в файле ~/.codex/agents/luna-worker.toml.
Используйте следующие настройки:
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "max"
Добавьте описание и инструкции для выполнения четко ограниченных делегированных задач. Остальную конфигурацию не меняйте. Проверьте совместимость с установленной у меня версией Codex, покажите diff, а затем используйте luna_worker для задач субагента.
Альтернативный вариант
Другой вариант - обойтись без файла кастомного агента. Оставьте Sol в основном потоке и попросите её запускать отдельный поток Luna Max для каждой задачи.
В Codex поток — это отдельный диалог с собственным контекстом. Несколько потоков могут работать параллельно, а Sol собирает их результаты в основном потоке.
Почему это важно
АналитикаЭто важно, поскольку настройка субагентов в Codex может значительно повысить эффективность работы и снизить затраты на выполнение задач.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Codex: базовый онбординг, настройка и первые задачи
1. Три подхода к ИИ-кодингу и место Codex среди них...
Обновления ChatGPT: разработка плагинов и рабочие процессы Codex
Полное инженерное руководство по созданию, упаковке, тестированию и публикации плагинов для ChatGPT и Codex: спецификация манифеста, MCP-серверы, lifecycle hooks, собственные маркетплейсы и ревью OpenAI.
В комментариях обсуждают тех, кого Anthropic забанили за последнюю неделю
В комментариях пользователи сообщают о блокировках от Anthropic за последнюю неделю; детали не раскрыты.
Binance опубликовали расследование кражи $6,3 млрд
Расследование связывает кражу с заражённым Homebrew, фальшивым собеседованием и использованием внутреннего ИИ-инструмента Binance.