破解AI“不可能三角”：利用Codex构建低成本高性能超级Agent实战

文章提出了一种创新的“外置大脑”架构，旨在打破大模型在性能、成本与自然语言表达之间的“不可能三角”。该方案将擅长深度推理的Codex作为后台计算引擎，利用其强大的逻辑能力处理复杂Bug定位和代码分析；同时将价格亲民、表达友好的国产大模型作为前端交互层。通过Shell指令让Codex在后台静默执行高难度任务，再由国产模型对原始输出进行“翻译”和润色，最终以低成本组合出了媲美Claude的高性能Agent体验。