1. 多 Agent 编程团队的真实协作场景单模型对话写代码最怕上下文越堆越乱需求文档、接口定义、测试日志、报错堆栈全塞进一个会话模型开始健忘改 A 文件顺手把 B 文件的函数签名也改了。多 Agent 编程团队就是冲着这个痛点来的——把一个大任务拆成若干子任务交给多个独立上下文的智能体并行处理最后汇总结果。Codex Multi-Agent 和 Claude Agent Teams 是当前两条最有代表性的路线。前者是中心化主从架构主智能体拆任务、派子智能体、收结果子智能体之间不直接通信后者是网状对等协作团队负责人维护共享任务列表队友可以互相发消息、认领任务、甚至互相质疑。一个像项目经理带外包团队一个像敏捷小组开站会。这篇要交付的是可复现的对比环境用 TaoToken 统一 Key 同时接入两个工具给出 config.toml 和 settings.json 的可复制骨架然后跑同一个真实任务记录任务拆解、代码生成、联调三个环节的表现。适合已经在用 Codex CLI 或 Claude Code、想搞清楚多 Agent 到底值不值得上的开发者。2. TaoToken 统一 Key 前置准备两个工具如果各配一套 Key对比实验的变量就多了。TaoToken 的价值在于一个 Key 走同一个 API 入口Codex 和 Claude Code 都指向它这样模型差异、网络差异被压到最小剩下的才是 Agent 架构本身的差异。先拿 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个 API Key复制保存。这个 Key 后面会同时填进两个工具的配置里。模型侧建议这样选Codex 主智能体用 gpt-5.3-codex 做决策子智能体用 gpt-5.1-codex-mini 做并行检索Claude Agent Teams 的队友统一用 claude-sonnet 系列负责人用 claude-opus 系列。具体可用模型以 https://taotoken.net/doc 的模型列表为准别照抄网上的旧型号。注意Key 只创建一次两个工具共用。如果某个工具报 401先检查是不是 Key 复制时带了空格。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json3.1 Codex 的 config.toml 骨架Codex CLI 的配置放在~/.codex/config.toml。核心是把 provider 指向 TaoToken 的 API 地址然后按角色分配模型。# ~/.codex/config.toml model gpt-5.3-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY [agents] # 主智能体复杂决策 main { model gpt-5.3-codex } # 极速子智能体代码扫描、日志检索 scanner { model gpt-5.1-codex-mini } # 长任务监控 monitor { model gpt-5.1-codex-mini }环境变量里放 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key3.2 Claude Code 的 settings.json 骨架Claude Code 的配置在~/.claude/settings.json。重点是env段把 base URL 和 Key 注入进去Agent Teams 相关开关单独打开。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的Key }, model: claude-sonnet-4-5, agentTeams: { enabled: true, maxTeammates: 4, sharedTaskList: true } }两个配置的共同点是 base_url 都写https://taotoken.net/api不带任何多余路径。如果工具内部会自动拼/v1/messages或/v1/chat/completions保持 base 干净即可。3.3 对比任务的统一设定为了让对比公平两个工具跑同一个任务给一个已有的 Express 项目加 JWT 鉴权中间件要求覆盖登录签发、路由保护、过期刷新三个子任务并补一个测试文件。任务描述、初始上下文、验收标准完全一致只换 Agent 框架。4. 验证请求与结果记录4.1 先验证 Key 通不通配置写完别急着跑 Agent先用一条最小请求确认链路。Codex 侧codex exec print hello --model gpt-5.1-codex-miniClaude Code 侧claude -p print hello --model claude-sonnet-4-5两条都返回正常文本说明 Key 和 base_url 没问题。如果一条通一条不通问题在工具配置而不是 Key。4.2 跑 Codex Multi-Agent在项目根目录启动用/agent查看子智能体线程codex # 进入交互后输入任务 为 src/auth 目录添加 JWT 鉴权中间件拆成签发、保护、刷新三个子任务并行探索串行写入Codex 会派生 scanner 子智能体并行读代码主智能体汇总后串行改文件。记录三个指标任务拆解用了几个子智能体、每个子智能体返回了什么、最终写入是否冲突。4.3 跑 Claude Agent Teamsclaude # 进入交互后 创建 3 个队友一个负责登录签发一个负责路由保护一个负责过期刷新共享任务列表完成后互相 reviewClaude 会拉起多个队友在 tmux 或 iTerm2 里能看到分割窗格。记录队友之间发了几轮消息、有没有出现互相质疑、TaskCompleted Hook 有没有拦住不合格提交。4.4 结果记录表维度Codex Multi-AgentClaude Agent Teams任务拆解主智能体单点拆解共享列表 队友认领并行探索子智能体静默并行队友实时并行写入方式主智能体串行写入队友各自写入需协调联调表现汇总后统一验证队友互相 reviewToken 消耗可控按角色分配偏高多实例广播这张表建议你自己跑一遍再填别直接用别人的结论。同一个任务在不同项目结构下表现会差很多。5. 本篇常见错排查401 或 invalid api key九成是 Key 复制带了空格或者环境变量没生效。echo $TAOTOKEN_API_KEY确认一下Claude Code 的 settings.json 里 Key 是明文写在 env 段的别写成${TAOTOKEN_API_KEY}这种没被解析的形式。base_url 拼错有人写成https://taotoken.net/api/v1工具再拼一次/v1就变成/api/v1/v1。保持https://taotoken.net/api即可。Codex 子智能体不派生检查 config.toml 里[agents]段有没有写对角色名要和任务里引用的名字一致。另外任务描述太模糊时主智能体会选择自己干把拆成三个子任务并行写进 prompt。Claude 队友不通信agentTeams.enabled没开或者maxTeammates设成 1。共享任务列表要sharedTaskList: true才生效。两个工具同时改同一文件冲突这是多 Agent 的通病不是配置问题。记住读写分离——并行读、串行写。让子智能体只输出方案主智能体统一落盘。Token 消耗异常高Claude Agent Teams 每个队友是独立实例互相广播消息时消耗会放大。把maxTeammates压到 3 以内任务粒度控制在 5-6 个子步骤。6. 选型与接入入口跑完对比你会发现没有绝对的最强。大规模代码库并行审查、长耗时任务监控、边界清晰的流水线作业Codex Multi-Agent 的成本控制和执行效率更稳跨层级复杂功能开发、疑难 Bug 会诊、需要强质量门禁的场景Claude Agent Teams 的辩论机制和 Hook 拦截更能收敛到根因。想复现这套对比环境先去 https://taotoken.net/api-keys 拿统一 Key再按 https://taotoken.net/doc 的接入文档把两个工具的 base_url 配好。长期跑编码任务或 Agent 工作流可以看 https://taotoken.net/coding-plan 的套餐比按量计费更适合高频调用。配置过程中卡在某个报错直接对照 https://taotoken.net/doc 的排障章节或者到 https://taotoken.net/console 看请求日志哪一步断了日志里都有。最后一条实测经验别一上来就上 4 个队友。先用 2 个跑通一个中等任务确认任务拆解和写入协调没问题再往上加。多 Agent 的收益来自任务拆得对不是队友开得多。