扣子3.0離譜更新：把Codex、Claude Code拉進一個項目工作？

前陣子Opus 4.8出來，我印象最深的不是分數，是它新增的Dynamic Workflows：你描述一件大事，它自己寫出一段腳本，一口氣調起幾十上百個子agent并行干活，把活拆開同時跑完。

連最前沿的玩家，勁兒都使在「怎么把一大堆agent又快又穩地跑起來」上，而不是單純堆智能。把一堆agent協同好，正在變成比跑分更要緊的事。

巧的是，就在這個節骨眼上，我回了趟扣子，發現它3.0給了個不太一樣的答案。

先說個我沒料到的小細節

我打開扣子，一個還沒起名的agent，主動來找我搭話了。

它說自己進化了，能幫我拉起一支AI團隊，說著說著話鋒一轉，開始張羅著要給自己定個身份，名字、人設、專屬郵箱全自己擬好了，就等我點頭。

我用agent這么久，大部分時候是我發指令、它執行，工具感很強。這回它倒像個新來的同事，先惦記著跟你混個臉熟。我隨口回了兩句，它就真把自己的名字和頭像改了，給自己起名叫阿鏈。說起來這點變化我蠻在意：agent開始有自己的「人格」了，往一個能長期處下去的工作伙伴在變。

真正離譜的，是它把我本地的Codex和Claude Code拉進了一個項目

這才是我想重點說的。

先看新建agent。扣子3.0給了三條路：用現成的職業模板（自媒體運營達人、調研分析師、科研助理、法務顧問這些）、新建一個常駐云端的agent、或者接入本地agent。

對我來說最有意思的是第三條：接入本地agent。 Claude Code、Codex CLI這類，是平時跑在我電腦命令行里、能自己動手寫代碼改文件的AI agent。扣子靠一個跑在我電腦上的coze-bridge小服務，自動就把它們認了出來，整個過程是「生成連接命令、本地執行、自動識別」三步走完，不用我手動敲一堆配置。

這里它也老實給了提示：本地agent接進來是高權限的，能讀寫本地文件、執行命令，多人協作時要注意安全。我開的是89塊錢一個月的套餐，最多能接3個本地agent，這點我后面會再說。

接好之后，我正好有個真問題想搞。前陣子我刷到條消息，說哈佛那位天才物理教授尹希加盟了OpenAI，真假先不論，倒是把我對AI for Science的興趣一下勾起來了，想自己拉個項目研究研究。

于是我新建了個項目，叫AI4S研究，一口氣把6個agent拉了進去：阿鏈、調研分析師、小蝦、cc、codex，還有自媒體運營達人。進去之后，我和這些agent的發言都按順序排在同一個地方，我@誰，誰就接話干活，彼此還都看得見說了什么。

為什么我說這事離譜。我本地常年開著Claude Code、Codex、OpenClaw好幾個窗口，各跑各的，像養了一群互不說話的員工。想讓A的結果給B用，得我自己來回切窗口、手動倒上下文。扣子這一下，把這群本來各開各窗口的家伙歸到了同一個項目里，我點誰的名，誰就上。

我用這個項目，干了四件真事

光接上不算數，我拿它跑了一整條流水線。背景是我想搞清楚2026年AI for Science到底進展到哪了，順便給孩子做一份高中分享的材料。

第一步，我@了codex去調研。codex是我目前覺得跑長周期、開放性復雜任務最穩的agent之一，所以第一個沒標準答案、得自己摸索方向的活，我放心交給它。

它扒了一圈，整理成一個研究包丟回來。這里我得誠實說一句：它整理的具體內容我沒有逐條核實真偽，所以這篇我不復述它的結論，只看它把「調研、歸檔」這件事跑通了。 資料準不準，得我自己再過一遍才敢用。

第二步寫稿，我交給阿鏈。選它是因為它的技能架上掛著我自己做的那個「花叔的自動化寫作」，這是我之前在本地打磨好、傳到扣子上的，等于讓它照著我的路子寫。

我@阿鏈讓它用這個技能把調研寫成一篇公眾號文。它跑起來挺像那么回事：先搜最新信息、學我的風格規范、翻我以前寫過的文章，然后給我拋了三個選題方案讓我挑，我選完它才開始寫初稿，寫完還自己過了幾輪審校。

成稿質量這里我同樣不展開評價它寫的內容對不對，我更在意的是，我自己那套寫作流程，真能被一個agent照著跑下來。

第三步換平臺，我@了自媒體運營達人。這是個職業模板agent，技能架上整整一排自媒體專用技能：小紅書文案、爆款筆記查詢、封面制作、公眾號標題，一應俱全，讓它改腔調比阿鏈順手。

我讓它把上面那篇公眾號文改成小紅書的味道。

同一份內容，公眾號味的交給一個，小紅書味的交給另一個，它們在同一個項目里把活分了。

第四步又輪到codex，這次做PPT，要10頁16:9、配圖自己生成、最后拼成可編輯的pptx。這里有個我最近特別愛用的點：codex現在內置了通過image-gen調用gpt-image-2的能力，等于能直接批量生成配圖再拼進PPT，全程不花API的錢。這成了我現在做PPT最順手的方式之一。

它生成完pptx，還自己轉了一版PDF做檢查。

這四件事不是它們自己商量著干的，是我挨個@點名、像派活一樣推進的。但跟以前不一樣的地方在于，從調研到寫稿到做PPT，上下文一直留在這個項目里，我一次沒切窗口、沒手動復制粘貼過。 開頭說的那群互不說話的員工，這回是真在同一個項目里把活接力做完了。

前面這些技能，我都是給單個agent一個個配的。后來才注意到，扣子還把不同行業的技能整理成了「行業技能包」，自媒體、金融、法律、科研各成一包，點一下就能整體加給任意一個agent，不用自己一項項挑。

出門那次，我用手機遙控了家里的電腦

還有個場景，是我以前一直沒解決好的尷尬：人在外面，活兒在家里那臺電腦上。

那天我在外面，臨時要一份當天改過的合同。我在手機扣子App上，對綁定好的codex說了句「幫我把電腦里今天新修訂的合同發給我」。我故意沒說文件叫什么名、也沒說在哪個文件夾，就這么一句模糊的話扔過去。

它真的伸進了我家里那臺Mac，去翻本地文件。

人在外面，手機一句話，調動的是家里電腦上那個能讀本地文件的agent。 中間網絡從WebSocket退到了HTTPS，確實有點延遲，但事辦成了。這種「活留在電腦、人走到哪都夠得著」的體感，我之前是真沒怎么有過。

退一步看，它到底想解決什么

回到開頭那個話題。

Dynamic Workflows那條路，是靠一段腳本把上百個子agent編排起來，追求的是快和規模。扣子3.0這條路不太一樣：它沒讓我寫一行腳本，而是把人、云端的agent、我本地的Claude Code和Codex，一起放進同一個項目里，我像帶一個小團隊那樣@他們各司其職、接力干活。

我做了一年多自己的agent技能生態，最深的一個體會是，隨著agent技能越來越強，我們開始更有機會把他們整合起來去實現更整體性的復雜項目了。這回讓我有點意外的是，從調研、寫稿到出門用手機翻合同，我沒在好幾個軟件之間來回倒騰過一次，那群本來各開各窗口的家伙，這次是在同一個項目里把活接力做完的。

我自己的體會是：與其干等一個什么都會的萬能AI，不如現在就帶一支各有專長、@一下就接力上的小隊。

當然，現在也還不是完美的狀態，比如本地agent的延遲、高權限帶來的安全顧慮，都是實打實要面對的問題。但雛形已經能用了，而且是用在我這種把一堆本地agent攥在自己手里的人身上，這點比什么都難得。