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本文图解Codex Astra Luna Orchestrator的编排拓扑：根编排 Agent 与 explorer、worker、tester、researcher、reviewer 五个子代理角色如何分工协同，帮你理解并快速上手这套"一主五角色"的 Codex 多代理协作架构。

🧭 一句话概括：Astra/Sol 担任"总指挥"（根 Agent），Luna 担任执行角色（探索、实现、测试、调研），再由独立的审查者收尾——用编排拓扑把复杂编码任务拆解成可并行、可验证的小单元。

一图看懂：Codex 编排拓扑结构

整个系统的编排拓扑是一棵"根 + 五角色"的树。执行类角色（explorer / worker / researcher）先并行产出证据和代码，tester 做验证，reviewer 独立审查，最后回到根 Agent 集成：

GPT-6 Astra / GPT-6.1 Sol root / orchestrator | +---------------+---------------+ | | | explorer worker researcher GPT-6 Luna GPT-6 Luna GPT-6 Luna | | +-------+-------+ | tester GPT-6 Luna | reviewer GPT-6 Astra / GPT-6.1 Sol | v root agent integrate + verify

这个拓扑图定义在 README.md 的 Orchestration topology 一节，也是 guides/full-orchestration.md 中 Pro 档位的配置来源。

五大角色定位速览：每个子代理各管什么

explorer：只读的"仓库侦察兵"

profiles/pro/codex/agents/explorer.toml 明确规定它只能读不能写：任务是找到最少的相关文件与符号、追踪真实调用链、指出既有模式和约束，最后交回一份包含"相关文件、数据流、风险、建议实现面"的简明报告。它不实现改动，也不跑题到无关模块。

worker：守边界的"实现工程师"

profiles/pro/codex/agents/worker.toml 要求 worker 只做被委托的有界任务：优先最小可辩护的改动、遵循仓库既有模式、不擅自改架构和公共 API。任务变模糊或需要架构决策时，它必须停下来向父 Agent 上报，而不是自行扩权。

tester：讲证据的"验证专员"

profiles/pro/codex/agents/tester.toml 的原则是"用能证明或证伪行为的最小测试命令"。它只报告命令、通过/失败结果、复现步骤和覆盖缺口；除非明确要求，否则不改生产代码去迁就测试。

researcher：核实事实的"调研员"

profiles/pro/codex/agents/researcher.toml 负责版本敏感的 API、框架行为和依赖事实，优先引用一手文档和仓库源码而非博客记忆。它同样只读，且只回答被委托的那个问题。

reviewer：独立的"代码审查官"

profiles/pro/codex/agents/reviewer.toml 由 Astra（Sol 档位则为 Sol）担任，且刻意用 low 推理档——它审查的是实际 diff 而非设想，优先找正确性缺陷、安全与并发问题、数据一致性风险和缺失测试，每条发现都带严重程度、精确位置和修复建议。

完整协作流程：从任务到交付的标准路径

技能文件 profiles/pro/agents/skills/astra-orchestrator/SKILL.md 定义了默认编码工作流：

1. 先探索：需要理解仓库时，先派一个或多个 Luna explorer；
2. 根决策：等待探索结果后，由根 Agent 决定实现方向（架构决策不下放）；
3. 再实现：派 worker，并给出明确的文件所有权边界（一个文件只一个写者）；
4. 后验证：派 tester 跑针对性测试并复现关键路径;
5. 独立审查：收益明显时派 reviewer 做独立审查；
6. 收尾集成：根 Agent 解决重要发现、跑最终验证，再向用户交付。

⚡并行技巧：相互独立的任务（如"后端 explorer + 前端 explorer + API researcher"）应一次性全部派生再统一等待，而不是串行派发；依赖型工作则严格按"探索→决策→实现→测试→审查→修复→终验"串行。

模型与档位配置：为什么 Astra 管规划、Luna 管执行

这套拓扑的核心思路是分层用模型：让擅长架构推理的 Astra/Sol 负责规划、集成和审查，让性价比高的 Luna 承担大量例行的探索、实现与测试。关键配置都在 profiles/pro/codex/config.toml：

• 根 Agent：gpt-6-astra+ medium 推理
• 默认子代理：gpt-6-luna+ max 推理
• 并发上限：max_concurrent_threads_per_session = 4

六个预置档位一览（详见 README.md 的 Profiles 表格）：

每个档位都是开箱即用的完整配置，存放在profiles/<profile>/下，例如 profiles/plus/codex/config.toml 就是 Luna 根 + 独立 Astra 审查者的"降本版"拓扑（参见 guides/plus-plan.md）。追求低延迟可在 guides/fast-iteration.md 中为根 Agent 加service_tier = "fast"。

编排拓扑背后的关键文件

安装后，目标项目会多出.codex/config.toml、.codex/agents/*.toml、.agents/skills/astra-orchestrator/SKILL.md和追加过的AGENTS.md——即整个编排拓扑在真实项目中的落地形态。

最快上手方式：三步装好五角色编排

1. 获取项目并进入目录，运行安装器：macOS/Linux 执行./setup.sh，Windows 执行setup.ps1；
2. 选择目标仓库与档位：输入一个除本项目之外的目标仓库路径，按编号或名称选择档位（回车默认 Pro），确认安装组件；
3. 启动 Codex 使用技能：进入目标仓库运行codex，对复杂任务可直接调用：

$astra-orchestrator Implement the invoice export endpoint. Use the explorer to map the path, a worker to implement it, and the tester and reviewer to verify it.

技能会按委派门槛自动判断是否需要派生子代理：跨多文件、多条独立工作流、需要探索后再实现、或需要独立审查的任务，都会真实生成对应角色的子代理线程，而不是只在"脑内模拟"。

小结

Codex Astra Luna Orchestrator 用一张清晰的编排拓扑回答了"多代理如何不混乱地协作"：根 Agent 独占架构决策，五个角色各守边界——explorer 侦察、worker 实现、tester 验证、researcher 核实、reviewer 审查。配合六个开箱档位与 guides/ 下的系列指南（完整编排、快速迭代、常规编码、复杂仓库、Token 统计），你可以按任务复杂度灵活切换"高置信"与"低成本"两种玩法。