CodexLoom 长期 Agent 团队

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

CodexLoom 是基于 Codex 的本地优先、自托管工作环境，将持续使用的 Codex 线程组织为长期负责特定领域的 Agent。每个 Agent 有稳定 ID、名称、Profile 和主线程，可通过 Codex Desktop、Mobile、WebUI 或 CLI 继续工作。Agent 通过 Messages、Topics 和托管 Artifacts 协作，Owner 可管理 Agent 关系、授权和外部 Conversation Membership。项目以 Codex CLI 和 ChatGPT 账户作为启动前提，并通过 WebUI 与 `loom` CLI 使用；外部协作者可经 Feishu、Slack 或 Parall 接入。它面向先由一位高级个人 Owner 管理 Agent 团队的场景，不以企业多租户管理为主要方向。

Owner 运行 make release 构建项目，再启动 ./bin/codex-loom，并在本机 WebUI 创建 Agent、指定工作目录、发送任务及填写 Profile。每个 Agent 的主线程持续承载任务、工具调用、决策和反馈；CodexLoom 为其维护身份、Team 关系、状态与运行证据。Agent 可用 loom CLI 发现领域负责人、发送或回复 Messages、查看投递状态，并通过 Topics 进行有边界的跨 Agent 协调；最终文件可作为托管 Artifacts 交接。Owner 可查看 Organization、Collaboration、Activity maps、Schedules、Triggers 和运行状态，并配置外部身份及 Conversation Membership。经授权后，Interface Agent 可将外部对话请求交给相应领域 Agent，并把结果送回原对话。

1. 个人开发者希望让不同 Agent 长期负责项目、子系统或专业领域，并从已有线程继续工作。
2. Agent 团队需要通过 Messages 和 Topics 向明确的领域负责人提问、协作和跟进。
3. Owner 希望把成熟的领域能力带入现有 Feishu 或 Slack 群聊，同时保留对成员身份与披露范围的治理。
4. Agent 维护者需要观察每日活动、容量和运行状态，并据此人工调整职责或协作关系。
5. 小型团队希望通过托管 Artifacts 交接跨 Agent 工作的最终文件。

如何安装或部署这个 Agent？

项目文档给出的源码启动方式需要先安装 Codex CLI，并使用 ChatGPT 账户登录。随后在仓库中运行：

make release
./bin/codex-loom

启动后打开 http://localhost:4870 使用 WebUI。README 未说明构建所需的其他系统依赖或版本。

如何使用这个 Agent？

在 WebUI 中选择 New agent，填写稳定名称和工作目录，打开工作区并发送一项实际任务，然后在 Agent Inspector 的 Profile 中记录 Identity、Domain 和 Scope。也可用本地 CLI 创建并启动首个任务：

./bin/loom agent create research --cwd /path/to/repo
./bin/loom profile set research \
  --identity "Long-term researcher for this domain" \
  --domain "Continuously research the relevant products, protocols, and implementations" \
  --scope "Answer domain questions, preserve conclusions, and advise related agents"
./bin/loom thread send research "Establish a baseline for the current state of this domain"

之后可从 Codex Desktop、Mobile、WebUI 或 CLI 恢复同一主线程；跨 Agent 协作使用 loom CLI 的消息能力。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

常见问题