一位用户在搭载M4 Pro芯片和48GB内存的高端MacBook上运行复杂AI工作流时，遭遇了严重的性能瓶颈。该工作流使用Codex App的“Computer Use”功能独立监控并建议Claude App的操作。然而实测发现，负责监控的Codex App CPU占用率飙升至200%以上，导致设备严重过热且异常耗电，而真正执行任务的Claude App占用率反而较低。这一现象揭示了当前AI桌面客户端在处理高负载自动化串联任务时的资源管理缺陷，即便是顶级硬件配置也难以应对未经优化的“AI指挥AI”运算模式。
