从 Codex 到 DeepSeek:AI 代理后端模型选择与本地自动化实验思路
一、AI 代理的重点已经不只是“聊天” 普通大语言模型更多是在对话框中回答问题,而 AI 代理的使用方式明显不同。代理不仅要理解自然语言,还要调用工具、读取文件、执行命令、操作浏览器、控制桌面环境,甚至连接本地服务或外部软件。 在这种场景下,后端模型的角色已经从“聊天模型”变成了“行动系统的大脑”。它需要完成的不只是解释问题,而是持续推进任务: 因此,选择 AI 代理后端模型时,不能只看聊天效果,也不能只看价格。真正重要的是:模型是否适合作为代理的大脑,是否能够稳定地与工具、终端、脚本、接口和真实系统配合。 二、Codex 的价值:强的不只是模型,而是一整套代理体验 Codex 类模型之所以适合 AI 代理,并不是因为它只会写代码,而是因为它比较适合真实操作环境。 在实际使用中,AI 代理经常会遇到这些情况: 普通聊天模型在这种场景中容易出现两个问题:一是给出看似合理、实际不可执行的建议;二是任务一长就丢失上下文,开始偏离目标。 Codex 类模型的优势在于,它更擅长在“边执行、边观察、边修正”的过程中工作。它不只是回答“应该怎么做”,而是更接近于真正帮助完成任务。 这也是为什么在 OpenClaw 这类代理工具中,Codex 往往能给人一种“真的能干活”的感觉。 三、为什么需要寻找 Codex 的替代或补充模型 虽然 Codex 类模型很好用,但 AI 代理的 Token 消耗非常大。 普通聊天中,一次问答可能只消耗少量上下文;但代理任务不同。代理需要不断读取环境信息、工具结果、命令输出、文件内容和错误日志。每一次观察、计划、执行和修正都会消耗 Token。 尤其是下面这些任务,消耗会非常明显: 因此,如果完全依赖高价或有限额度的模型,长期使用成本会比较高。这就引出了一个现实问题: 是否存在更便宜、可以接入 OpenClaw、又能在一定程度上接近 Codex 的模型? 围绕这个问题,可以重点关注 DeepSeek、Qwen、GLM、MiniMax、Kimi 等模型或平台。 四、便宜模型和 Codex 级模型不是一回事 在选择模型时,需要先区分两个概念: 这两个概念不能混在一起。 …