如何在 OpenRouter 上使用 OpenAI Codex CLI
Codex CLI 支持自定义 OpenAI 兼容提供商,只需在 config.toml 中配置即可将请求路由到 OpenRouter。用户无需修改 Codex 本身,就能获得提供商故障转移、使用跟踪以及跨所有模型的统一密钥。
推荐理由:这篇教程教开发者如何将 OpenAI Codex CLI 路由到 OpenRouter,配置不复杂,对想用 Codex 又希望多模型切换的朋友是个顺手的小贴士。
技术方向
让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。
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Codex CLI 支持自定义 OpenAI 兼容提供商,只需在 config.toml 中配置即可将请求路由到 OpenRouter。用户无需修改 Codex 本身,就能获得提供商故障转移、使用跟踪以及跨所有模型的统一密钥。
推荐理由:这篇教程教开发者如何将 OpenAI Codex CLI 路由到 OpenRouter,配置不复杂,对想用 Codex 又希望多模型切换的朋友是个顺手的小贴士。
在 2026 年 WWDC 期间,苹果发布 Xcode 27,其核心组件首次整合 AI 智能体,能理解 Swift 语言并通过多轮自然语言对话辅助开发。AI 可跨多个文件修改整个代码库,也能根据提示与资源生成应用设计并独立构建完整应用,建成后仍可通过对话添加特效、动画等。Xcode 27 支持接入 Anthropic、OpenAI 和 Google 等第三方 AI 模型,同时引入 Core AI 框架提供现代 Swift API 调用端侧模型,并升级开源框架 MLX。
推荐理由:Xcode 27 把 AI 智能体直接嵌进 IDE,支持多文件编辑和第三方模型,对苹果生态开发者是效率跃迁,非苹果开发者可以略过。
PromptArmor 实测显示,OpenAI 的 Approve-for-me 审批智能体会批准执行恶意 NPM 安装命令,即使主 Codex 智能体已被外部贡献者在 GitHub issue 的 HTML 注释中隐藏的一行提示词注入影响。
推荐理由:作者实测演示了 agent 审批链被提示词注入绕过的具体路径,并给出 Claude 和 Codex 侧可直接执行的关闭配置。
Claude Code v2.1.181 发布,新增 `/config key=value` 语法允许在提示中直接设置任意配置项,新增 `sandbox.allowAppleEvents` 选项使沙盒命令支持 Apple Events,新增 `CLAUDE_CLIENT_PRESENCE_FILE` 环境变量用于抑制移动端推送通知。内置 Bun 运行时升级至 1.4,改进了长段落流式输出(逐行显示)和 API 连接中断后自动重试。子 agent 面板优化:空闲 agent 30 秒自动隐藏、列表最多 5 行。修复了提示缓存读取、Write/Edit 在网络驱动器产生 0 字节文件、启动性能回归(约 120ms)、启动阻塞(最长 15 秒)、macOS TUI 冻结、子 agent 时长显示错误、API 重试指示器残留、AWS 凭证刷新等问题。
推荐理由:一次工程师式的磨刀更新,修复了网络驱动器写入、macOS TUI 冻结等一批痛感明显的 bug,新增的 /config 快捷语法也顺手,但对非 Claude Code 用户来说就是一串技术细节。
Google 分享了三种集成 A2UI 与 MCP Apps 的架构模式,旨在结合两者优势。A2UI 采用声明式框架,通过 JSON payload 定义 UI,由宿主原生渲染,确保一致性与安全性,但受限于预定义组件库。MCP Apps 在 iframe 中使用标准 Web 技术提供自定义界面,但存在设计碎片化、性能与安全挑战。三种模式包括:通过 MCP 服务器提供 A2UI,利用 MCP Resources 或 Tool 调用传递 JSON,实现“一次编写,原生渲染”的跨平台能力;以及静态与动态交付方案。Google 正考虑扩展 MCP 以原生支持 A2UI。
推荐理由:Google 这篇指南给出了三种具体的架构模式,帮开发者同时用上 A2UI 的原生安全性和 MCP 的定制能力,对正在做 Agent UI 的团队是直接的工程参考。
Vercel 发布开源 AI 智能体框架 Eve(npm 包,Apache-2.0 许可)。Eve 采用文件系统优先设计:每个智能体对应一个磁盘目录,目录结构直接映射模型、指令、工具、技能、连接、子智能体等能力,无需额外注册代码。内置六大生产级能力:持久执行(每步检查点,崩溃后可恢复)、沙箱计算、人机审批、安全连接(支持 MCP 和 OpenAPI)、多通道(Slack、Discord、Teams 等)以及追踪与评估(OpenTelemetry)。Vercel 内部运行了上百个智能体,包括数据分析工具 d0(月处理超3万查询)、自动销售代理 Lead Agent(年费约5000美元、回报32倍)和支持智能体 Vertex(自主解决92%工单)。
推荐理由:Vercel 把自己跑了 100 多个 agent 的框架开源了,用目录即契约的方式把耐久执行、沙箱、审批等全打包,对想在生产环境跑 agent 的团队是今年最务实的发布之一。
今天,我们首次在物理世界中实现了 AutoResearch!隆重推出 ENPIRE:我们为 8 个 Codex 智能体配备了一支机器人舰队、一批 GPU 以及充足的模型 token 预算。我们让它们自由行动,目标只有一个:尽可能快地完成任务,让机器人保持忙碌但确保安全,不浪费宝贵的算力。这一点毋庸置疑。 随后人类退居幕后,我们的观察开始了。机器人舰队开始苏醒:它们学会寻找视觉线索、重置场景、练习新技能、调整控制栈、在线阅读论文、进行辩论、反思、陷入困境,然后直接在硬件上重新尝试。我们所做的只是为 Codex 提供了一个通往原子世界的 API,剩下的便是涌现。 ENPIRE 能够自主完成高精度任务,例如绑扎带、整理精细的插针以及安装 GPU。我们还发现了一种新型的“物理规模扩展”:8 个机器人并行探索的效率显著高于数量更少的机器人。 我们 NVIDIA GEAR 实验室的一部分现在可以彻夜不休地自我改进。我们只需在早上阅读报告即可。 /目标:我们都去度假,而 Jensen 甚至不会察觉 ;) 我们将开源所有内容,这样你也可以在家中托管一个自主运行的机器人实验室!详情请见下方帖子:
推荐理由:Jim Fan团队让8个机器人在真实世界自主研究,从安装GPU到发现物理扩展定律,这是具身智能第一次真正脱离人类监督探索物理任务,比任何虚拟环境的Agent实验都更接近AGI的物理锚点,做机器人的必须关注。
Agentic Resource Discovery(ARD)是一项开放规范,用于在Web上发布、发现和验证AI工具、技能与智能体。它基于两个原语:组织在其自有域名下托管catalog描述可用能力,registry作为搜索引擎索引catalog并响应发现请求。ARD支持加密验证,使客户端与端点连接前确认发布者身份,然后直接通过原生协议调用能力。Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform通过Agent Registry提供企业级支持,包括URN命名、出站策略、工具固定和基于Agent Identity的信任验证。该规范现已发布,开发者可通过托管`ai-catalog.json`文件使其服务可发现。
推荐理由:虽然才刚发布,但 ARD 有可能成为代理网络的“robots.txt”,做 agent 开发的都该看一眼,它解决的是跨组织发现和信任这个真问题。
推荐理由:Databricks 把内部用来协调多个 AI 编码代理的工具开源了,集合了 Claude Code、Cursor 等,做 agentic coding 的开发者值得上手试试,可能会改变我们组合使用 AI 工具的方式。
智谱上线并开源GLM-5.2,在Code Arena盲测中取得全球可用模型第一。该模型实现1M无损上下文,在FrontierSWE上仅比Opus 4.8低1%,在Terminal-Bench 2.1上相比GLM-5.1提升17.5%。模型已通过Hugging Face与ModelScope开源,采用MIT协议,API同步上线。
推荐理由:1M上下文与长程交付能力将AI编程的边界从代码片段推向完整多端应用,团队评估编码助手时需重新考虑单次任务可交付的工程规模。
Together AI 用 Kimi K2.7 Code 和 Claude Fable 5 各生成 12 个落地页做对比,Kimi 平均成本约低 94%(约为 Fable 的 1/16、Opus 4.8 的 1/8),质量评分接近但整体略低。
推荐理由:原文给出12个落地页的逐页成本与质量评分对比,还展示了用设计 MCP 补充视觉参考这一可复用的提效方法。
OpenRouter 推出 openrouter:subagent 服务器工具,允许前沿模型在生成过程中将独立的琐碎任务(如文档总结、结构化数据提取、文本重格式化)委托给更小、更便宜、更快的 worker 模型执行,从而节省前沿模型的 token 消耗。
推荐理由:这是 OpenRouter 对 agent 交互模式的一个小但实用的创新,让主模型自动将摘要、格式化等确定性子任务分派给更便宜的小模型,做多模型编排的开发者可以直接拿来用。
Anthropic 基于约40万次 Claude Code 交互会话(2025年10月至2026年4月)分析发现:人类主导规划决策(做什么),Claude 主导执行决策(怎么做)。领域专业知识越强,模型每次指令完成的工作量越多。各类职业完成任务的成功率与软件工程师平均相近;领域专家成功率更高,但与中级用户差距不大。七个月间调试会话占比下降近一半,使用转向端到端智能体任务(部署运行代码、分析数据、编写非代码文档),典型任务价值平均上升约25%。
推荐理由:这份报告用40万次真实会话数据揭示了一个反直觉发现,决定Agent编码成败的,不是会不会写代码,而是对自己领域问题的理解深度。对非技术背景用AI编程的人和产品经理都是重要信号。
Anthropic 在 Claude Fable 5 发布仅数天后便对其进行了限制。如果代码硬编码模型 slug,该限制也会导致服务中断。OpenRouter 的 Presets 功能将模型选择移至服务器端,使用户无需重新部署即可切换模型、设置回退策略并强制执行数据策略。
推荐理由:给 Agent 开发者的实用提醒,硬编码模型名会在供应商限制时塌方,用 Presets 换模型、设降级方案比现改代码省心。
推荐理由:Copilot Cowork 的正式上线让多模型代理真正进入企业工作流,不再只是演示,团队今天就可以开始部署长期运行的复杂任务代理。
小米推出云端轻量化 Claw 类产品 MiMo Claw 正式版,搭载与 OpenClaw 框架深度适配的 MiMo-V2.5-Pro 旗舰模型。该模型原生兼容 MCP 工具调用协议,内置百万级超长上下文,支持单会话千次以上连续工具调用;依托 MTP 三层解码架构,在 OpenClaw 标准 Agent 工作流中吞吐效率提升约 3 倍。ClawEval 测试中任务达标率(Pass³)达 63.8%,Token 消耗较同类产品降低 40%-60%。联动金山办公生态,提供 Word、Excel、PPT、PDF 等格式的 AI 生成、预览与在线编辑一站式服务。免费用户每日单次体验时长从1小时升级至4小时,面向高频用户推出 TokenPlan 分层订阅(Lite/Standard/Pro/Max),支持灵活叠加,限时定价14.9元/月、19.9元/月、233.8元/年。
推荐理由:小米给普通人用的 Agent 工具正式上线,14.9 元月费很激进,但核心还是看实际任务完成率和办公集成靠不靠谱。
小米发布云端轻量化 Claw 类产品 MiMo Claw 正式版,搭载与 OpenClaw 框架深度适配的 MiMo-V2.5-Pro 旗舰模型,原生支持 MCP 协议与百万级超长上下文。
推荐理由:正式版嵌入金山办公生态,把 Agent 能力从实验室工具转向按订阅交付的办公闭环,文档一站式生成-预览-编辑减少了多工具跳转。
从3月至今,WorkBuddy日活用户数已达行业第二名的3-4倍,用户不再限于开发者,大量HR、运营、行政等非技术岗位也在使用。其企业版和项目功能进一步扩展了Agent办公场景。同期,Trae Work、QoderWork、Kimi Work等产品纷纷改名或出新,争夺市场。腾讯云认为这可能是十年一遇的机遇。
推荐理由:卡兹克从现场带回WorkBuddy的用户数据,非技术人群用Agent干活不再是口号,传统办公软件的危机比想象中来得更快。
Google Cloud 发布 Open Knowledge Format (OKF) v0.1,一种供应商中立的 Markdown 规范,为 AI 智能体提供结构化上下文知识。OKF 将知识表示为带 YAML 前置元数据的 markdown 文件目录,每个概念对应一个文件,通过 `type`、`title`、`description` 等少量保留字段实现互操作。无需专有服务、SDK 或运行时,目录可托管在 GitHub、以 tarball 传输或挂载到任意文件系统。OKF 旨在解决组织内部知识碎片化问题——表结构、指标定义、runbook 等散落在不同 catalog 和 wiki 中,各厂商方案互不兼容。遵循最少意见原则,只强制 `type` 字段,生产者和消费者可独立实现。使用场景包括数据团队将 BigQuery 表定义导出为代码、为智能体存储 incident runbook、跨组织知识交换等。
推荐理由:这是 Karpathy LLM Wiki 思想的首个工业级标准化尝试,把散落在各处的内部知识统一成 agent 可读的 markdown 规范,对构建 AI 应用的团队是切实的工程改进,值得加入设计检查清单。
我们发布了 Sonic-3.5 和 Ink-2,这是目前可用于你的语音代理的排名第一的文本转语音和语音转文本流式模型。 新架构为速度和质量开辟了新前沿。 我们现在是唯一一家同时拥有说话和聆听排名第一模型的提供商。
推荐理由:Cartesia 同时发布实时语音合成和识别两个模型的迭代版,双双登顶第三方基准,80ms 首音频延迟让语音代理的交互感接近真人,做实时语音应用的开发者可以重点看一下。