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Barret李靖
@Barret_China
AI Engineer | Lifelong Learner | Dad of 2 | Cloud Native | Sharing insights and experiences | 小胡子哥,一个有趣的灵魂
参加 March 2011
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Barret李靖
@Barret_China
2026.05.03 13:50
最近一直在研究 Codex 和 Claude Code 的记忆设计,发现两者的设计哲学和玩法有很大差异。 Codex 的设计目标是让一个 agent 运行的够久,所以它的执行策略偏向于把记忆当做工具,持续构建工作上下文(work memory),为当前的 goal 服务。OpenClaw 也是这个工作模式。 Claude Code 更像把记忆当成认知架构。它不只记录当前目标,还会在不同时间尺度上持续沉淀用户偏好、上下文变化、执行经验和行为反馈。它更偏向于让多个 agent 各自在独立上下文中高效工作,由外部逻辑(文件记录、coordinator 管理等)确保整体进度不丢失。它不信任任何单个 agent 能跑到底,所以把进度状态放在 agent 之外。 Codex 也意识到当前记忆设计的缺陷,尝试引入更持久的记忆机制(执行 codex features enable memories 可启用),支持跨对话记住你的项目上下文。每个交互轮次结束后,Codex 会自动从对话中提取有价值的信息(架构决策、代码约定、踩坑经验等),存到 ~/.codex/memories/。 Codex 更像是一个执行者,专注于完成任务,而不是管理记忆或上下文。它的设计哲学是“做就对了”,不太关心过程中的失误或偏差,只要最终结果符合预期就行。正因如此,很多人体感 Codex 在指令遵循方面做的更好。 Claude Code 更像是一个学习者,通过不断的试错和反思来提升自己的能力。它不仅关注完成任务,还关注如何完成任务。它会持续记录和分析执行过程中的每一步,积累经验和反馈,不断优化自己的行为策略。 二者各有优劣,你更看好哪种模式?
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