多Agent协作实战：Claude Code与Codex组队，Raven调度与Harness进化

1. 从单兵作战到团队协作：多Agent编排的必然趋势

1.1 为什么单个AI助手已经不够用了

过去大半年，我几乎把市面上主流的AI编程助手都深度用了一遍。最开始是Claude Code，后来是Codex，再后来各种Agent框架层出不穷。用久了会发现一个很现实的问题：单个Agent再强，也有明显的天花板。

这个天花板不是模型能力的问题，而是工作模式的问题。你让一个Agent去写代码，它写得挺好；你让它去审查代码，它也能挑出毛病；但你要是让它一边写一边审一边还要做架构决策，它就开始顾此失彼了。这跟我们人类团队是一个道理——一个人既当产品经理又当开发又当测试，短期能扛，长期一定出问题。

我踩过最典型的一个坑：让Claude Code独立完成一个中等规模的重构任务，它前半小时干得漂漂亮亮，到后面开始出现“记忆漂移”——前面定好的接口规范，后面自己给改了；前面说好不动的模块，后面顺手就给重构了。这不是模型不行，而是单Agent在长链路任务中缺乏外部约束和交叉验证。

所以当我看到Raven新版本主打“Claude Code、Codex组队干活”这个方向时，第一反应是：终于有人把这事想明白了。多Agent协作不是简单地把两个模型拼在一起，而是要解决调度、通信、状态同步、任务分解这一整套工程问题。

1.2 Raven在这个体系里扮演什么角色

Raven的定位很清晰：总调度。你可以把它理解成一个项目经理，它自己不写代码，但它知道谁擅长写什么、什么时候该让谁上、任务怎么拆、结果怎么验收。

具体来说，Raven负责几件事：

• 任务分解：把一个大需求拆成多个可独立执行的子任务
• Agent路由：根据任务类型分发给最合适的Agent（Claude Code擅长什么、Codex擅长什么，后面细说）
• 状态管理：维护整个任务链路的上下文，确保各Agent之间的信息不丢失
• 结果聚合：把多个Agent的输出整合成最终交付物
• Harness进化：通过每次执行的数据反馈，持续优化调度策略

这里面的核心难点在于状态管理。我实测下来，多Agent协作最容易出问题的地方就是上下文传递——Agent A做完的东西，Agent B接手时理解偏了，最后拼出来的东西驴唇不对马嘴。Raven的做法是维护一个全局的任务状态机，每个Agent的操作都会更新这个状态机，下一个Agent执行前先从状态机拉取最新上下文。

1.3 Harness持续进化的含义

Harness这个词在AI Agent领域最近被提得很多，但很多人理解得比较模糊。我的理解是：Harness是Agent的执行外壳和约束框架。它决定了Agent能做什么、不能做什么、怎么做、做完怎么验证。

Raven新版本说“让Harness持续进化”，我理解包含两层意思：

第一层是执行层面的进化。每次任务执行完，Harness会记录哪些调度策略有效、哪些无效，然后自动调整。比如发现某类任务交给Claude Code的成功率更高，下次就优先路由给它。

第二层是能力层面的进化。Harness本身会积累“技能”——类似DeepSeek Harness里提到的Skill概念。当某个操作模式被反复验证有效后，它会被固化成一个可复用的Skill，下次遇到类似场景直接调用。

这其实就是一个反馈闭环：执行→记录→分析→优化→再执行。没有这个闭环，多Agent系统就是一个静态的流水线；有了这个闭环，它才是一个能越用越聪明的系统。

2. Claude Code与Codex的分工逻辑

2.1 两个Agent的能力边界在哪里

要把Claude Code和Codex组队用好，首先得搞清楚它们各自擅长什么。我经过大量实测，总结出以下差异：

这个表格不是绝对的，但大方向是这样。Claude Code在需要“想清楚再动手”的场景下表现更好，Codex在“快速出活”的场景下效率更高。

所以Raven的调度策略应该是：复杂任务先让Claude Code做架构设计和任务分解，具体实现可以分给Codex并行执行，最后再由Claude Code做集成和审查。

2.2 组队模式的具体编排方式

我根据Raven的设计思路，还原了几种典型的组队模式：

模式一：串行接力

需求分析 → Claude Code（架构设计） → Codex（模块实现） → Claude Code（集成审查）

这种模式适合从零到一的项目搭建。Claude Code先把架子搭好，Codex填充具体实现，最后Claude Code验收。

模式二：并行分工

┌→ Codex（模块A实现）─┐ 需求分析 → Raven（任务分解）├→ Codex（模块B实现）─├→ Claude Code（集成） └→ Codex（模块C实现）─┘

这种模式适合模块化清晰的项目。Raven把任务拆成互不依赖的子任务，多个Codex实例并行执行，最后Claude Code做集成。

模式三：交叉验证

Claude Code（方案A）─┐ ├→ Raven（对比择优）→ 最终方案 Codex（方案B）───────┘

这种模式适合关键决策点。两个Agent各自出方案，Raven对比后选择更优的，或者融合两者的优点。

模式四：持续迭代

Claude Code（初版）→ Codex（审查）→ Claude Code（修改）→ Codex（再审查）→ ...

这种模式适合对质量要求极高的场景。两个Agent互相审查，直到达到质量阈值。

2.3 通信协议与上下文传递

多Agent协作最核心的技术问题就是通信。我实测下来，Agent之间传递信息主要有三种方式：

方式一：共享文件系统

最简单粗暴的方式。Agent A把结果写到文件里，Agent B从文件里读。优点是实现简单、可追溯；缺点是实时性差、容易读到脏数据。

方式二：消息队列

Agent之间通过消息队列通信。优点是解耦彻底、支持异步；缺点是需要额外维护消息队列基础设施。

方式三：共享状态机

Raven采用的就是这种方式。所有Agent共享一个状态机，每次操作都是对状态机的读写。优点是状态一致性强、支持回滚；缺点是实现复杂度高。

实操心得：如果你自己搭建多Agent系统，初期建议从共享文件系统开始，简单可靠。等业务复杂到一定程度再考虑状态机方案。不要一上来就追求架构完美，先跑通再说。

3. Raven调度核心的实操拆解

3.1 环境准备与基础配置

在开始配置Raven之前，你需要先把基础环境搭好。以下是我实测通过的配置流程：

第一步：安装Claude Code

# 安装Claude Code CLI npm install -g @anthropic-ai/claude-code # 验证安装 claude --version

如果你用的是桌面版，直接从官网下载安装包即可。国内用户如果遇到下载慢的问题，可以尝试配置镜像源，但注意不要使用任何不合规的网络工具。

第二步：安装Codex

# 安装Codex CLI npm install -g @openai/codex # 验证安装 codex --version

第三步：安装Raven

# 安装Raven调度器 npm install -g raven-orchestrator # 初始化配置 raven init

初始化过程中会引导你配置各个Agent的接入信息。这里需要注意：每个Agent的API Key要单独配置，不要混用。

第四步：配置Harness

# 安装Harness框架 npm install -g @raven/harness # 加载默认插件 harness load-plugins --default

如果遇到harness failed to load plugins的错误，通常是插件路径配置问题。检查~/.raven/harness/config.json中的pluginPath字段是否正确。

3.2 调度策略的配置与调优

Raven的核心配置文件是~/.raven/config.yaml。以下是一个我实测可用的配置模板：

raven: version: "2.0" agents: claude-code: type: "claude" endpoint: "local" capabilities: - architecture - refactoring - multi-file - review max_concurrent: 2 codex: type: "codex" endpoint: "local" capabilities: - generation - completion - single-file - quick-fix max_concurrent: 4 scheduling: strategy: "capability-based" fallback: "round-robin" timeout: 300 retry: 2 harness: evolution: true skill_accumulation: true feedback_interval: 10

几个关键参数的解释：

• strategy：调度策略。capability-based表示根据任务能力需求匹配Agent；round-robin表示轮询；load-balanced表示按负载均衡。
• timeout：单个任务超时时间（秒）。超过这个时间未完成，Raven会重新调度。
• retry：失败重试次数。
• evolution：是否开启Harness进化。开启后，每次执行完会更新调度策略。
• feedback_interval：每执行多少次任务后触发一次策略优化。

注意事项：max_concurrent不要设置太大。我试过把Codex的并发调到8，结果本地资源被吃满，反而整体效率下降。一般建议Claude Code不超过2，Codex不超过4。

3.3 一个完整的组队任务实录

下面我用一个真实的任务来演示整个流程。任务需求是：给一个现有的Node.js项目添加用户认证模块。

阶段一：任务分解

Raven首先把任务拆解：

任务：添加用户认证模块 ├── 子任务1：设计认证模块架构（分配给Claude Code） ├── 子任务2：实现JWT工具类（分配给Codex） ├── 子任务3：实现登录接口（分配给Codex） ├── 子任务4：实现注册接口（分配给Codex） ├── 子任务5：实现权限中间件（分配给Codex） └── 子任务6：集成测试与审查（分配给Claude Code）

阶段二：架构设计

Claude Code收到子任务1后，输出架构设计文档：

## 认证模块架构设计 ### 目录结构 src/auth/ ├── jwt.js # JWT工具类 ├── login.js # 登录接口 ├── register.js # 注册接口 ├── middleware.js # 权限中间件 └── index.js # 模块入口 ### 接口规范 - POST /auth/login { username, password } → { token } - POST /auth/register { username, password } → { userId } - 需要认证的接口在Header中携带 Authorization: Bearer <token> ### 依赖 - jsonwebtoken - bcrypt

阶段三：并行实现

Raven把子任务2-5分发给多个Codex实例并行执行。每个Codex实例拿到的是架构设计文档+自己的子任务描述。

这里有个关键点：每个Codex实例只拿到自己需要的上下文，而不是整个项目。这样做的好处是减少上下文长度、提高执行速度，同时避免信息过载导致的“注意力分散”。

阶段四：集成审查

所有子任务完成后，Claude Code拿到所有产出，进行集成审查。它会检查：

• 接口是否与架构设计一致
• 模块之间是否有循环依赖
• 错误处理是否完善
• 是否有安全隐患

审查发现问题后，Claude Code会生成修改建议，Raven再调度Codex去修改。

阶段五：Harness记录

整个任务完成后，Harness记录以下数据：

• 任务分解粒度是否合理
• 各Agent的实际执行时间
• 哪些子任务需要返工
• 最终质量评分

这些数据会用于优化下一次的调度策略。

4. Harness进化的底层机制

4.1 Skill积累是怎么工作的

Harness的Skill积累机制，本质上是一个模式识别+固化的过程。我拆解了一下它的工作流程：

第一步：操作记录

每次Agent执行任务时，Harness会记录完整的操作序列。比如：

操作序列 #1234 1. 读取文件 src/auth/index.js 2. 分析现有代码结构 3. 生成JWT工具类代码 4. 写入文件 src/auth/jwt.js 5. 运行测试 6. 测试通过

第二步：模式提取

当相似的操作序列反复出现时，Harness会提取出其中的共性模式。比如上面这个序列，如果出现多次，就会被抽象成：

模式：添加新工具类 1. 读取模块入口文件 2. 分析现有结构 3. 生成工具类代码 4. 写入文件 5. 运行测试

第三步：Skill固化

模式被验证有效后（比如连续10次执行都成功），就会被固化成Skill：

skill: name: "add-utility-class" trigger: "需要添加新的工具类" steps: - action: "read" target: "module-entry" - action: "analyze" target: "existing-structure" - action: "generate" template: "utility-class" - action: "write" target: "new-file" - action: "test" scope: "module" success_rate: 0.95

第四步：Skill复用

下次遇到类似场景时，Harness直接调用Skill，而不是让Agent从头思考。这大大提高了效率，也保证了执行的一致性。

4.2 反馈闭环的设计要点

Harness的反馈闭环要跑通，有几个设计要点：

要点一：反馈信号要明确

什么叫“执行成功”？不能只看测试是否通过。我建议从多个维度评估：

• 测试通过率
• 代码审查评分
• 执行时间
• 返工次数
• 人工干预次数

要点二：反馈周期要合理

反馈周期太短，数据量不够，策略优化没有统计意义；反馈周期太长，优化滞后，系统适应能力差。我实测下来，feedback_interval: 10是一个比较平衡的值。

要点三：策略更新要渐进

不要一次性大幅调整调度策略。我试过让Harness激进优化，结果策略震荡，系统表现反而下降。建议每次调整幅度不超过20%。

要点四：保留回滚能力

每次策略更新前，保存旧策略。如果新策略表现下降，自动回滚。这个机制在Harness里叫策略快照。

4.3 常见故障与排查

在多Agent协作的实际运行中，我遇到过不少问题。整理成速查表如下：

实操心得：遇到agent execution terminated due to error这类错误，第一件事是看日志，第二件事是看日志，第三件事还是看日志。90%的问题都能从日志里找到答案。不要急着改配置，先搞清楚发生了什么。

5. 多Agent协作的进阶玩法

5.1 自定义Agent的接入

Raven的架构是开放的，你可以接入自定义Agent。我试过接入一个专门做数据库优化的Agent，效果不错。接入流程如下：

第一步：实现Agent接口

// custom-agent.js module.exports = { name: 'db-optimizer', capabilities: ['database', 'optimization', 'sql'], async execute(task, context) { // 你的Agent逻辑 const result = await doSomething(task, context); return { success: true, output: result, metadata: { timeSpent: 1200 } }; } };

第二步：注册到Raven

raven agent register --config ./custom-agent.js

第三步：配置调度规则

在config.yaml中添加：

agents: db-optimizer: type: "custom" path: "./custom-agent.js" capabilities: - database - optimization max_concurrent: 1

第四步：验证接入

raven agent list raven agent test db-optimizer

5.2 跨项目知识迁移

Harness积累的Skill默认是项目级的。但你可以配置成全局级，这样在一个项目里学到的Skill，可以在其他项目里复用。

配置方式：

harness: skill_scope: "global" # 可选：project / global skill_sync: true sync_interval: 3600

全局Skill的好处是学习效率高，一个项目踩过的坑，所有项目都不会再踩。坏处是可能引入不相关的Skill，导致调度混乱。我的建议是：通用型Skill（如代码格式化、测试生成）设为全局；项目特定Skill（如业务逻辑处理）设为项目级。

5.3 性能优化实战

多Agent协作的性能瓶颈通常不在Agent本身，而在调度开销和通信开销。我做过几轮优化，效果比较明显的措施：

优化一：任务预取

Raven在Agent A执行任务时，提前把Agent B需要的上下文准备好。这样Agent B启动时不需要等待上下文加载。

优化二：结果缓存

相同或相似的任务结果缓存起来。下次遇到类似任务，直接返回缓存结果，或者基于缓存结果做增量修改。

优化三：并发控制

不是所有任务都适合并行。有依赖关系的任务必须串行，无依赖的才能并行。Raven的任务依赖分析要准确，否则并行变串行，效率反而下降。

优化四：Agent预热

对于频繁使用的Agent，保持一个预热实例。这样新任务到来时不需要冷启动。

经过这几轮优化，我的实测数据是：整体任务完成时间缩短了约40%，Agent利用率提升了约60%。

6. 我踩过的坑与经验总结

6.1 任务分解的粒度问题

这是最容易出问题的地方。任务分解太粗，单个Agent搞不定；分解太细，调度开销超过执行开销。

我的经验值是：单个子任务的预期执行时间在30秒到5分钟之间。低于30秒，说明分解太细；高于5分钟，说明分解太粗。

另外，任务分解要考虑Agent的能力边界。不要把需要架构设计的任务分解给Codex，也不要把简单的代码补全分解给Claude Code。让合适的Agent做合适的事，这是Raven调度的核心价值。

6.2 上下文管理的陷阱

多Agent协作中，上下文管理是最容易出bug的地方。我遇到过几次典型问题：

问题一：上下文污染

Agent A的输出被Agent B误读，导致B基于错误信息执行。解决方案是上下文隔离——每个Agent只看到自己需要的上下文，而不是全部。

问题二：上下文丢失

Agent之间的上下文传递中断，导致后续Agent“失忆”。解决方案是状态机持久化——每次状态变更都写入磁盘，即使进程重启也能恢复。

问题三：上下文膨胀

上下文越传越大，最后超出模型窗口限制。解决方案是上下文压缩——定期对上下文做摘要，只保留关键信息。

6.3 质量控制的策略

多Agent协作的质量控制，不能只靠最后一道审查。我的做法是分层质量控制：

• 第一层：Agent自检。每个Agent执行完后，自己先检查一遍。
• 第二层：交叉审查。Agent A的输出由Agent B审查。
• 第三层：集成审查。所有输出集成后，由Claude Code做最终审查。
• 第四层：人工抽检。关键任务人工抽查。

这四层下来，质量基本有保障。但要注意不要过度审查，否则效率会大幅下降。我的建议是：普通任务走前两层，重要任务走前三层，关键任务走全部四层。

6.4 成本控制的现实考量

多Agent协作虽然效率高，但成本也高。每个Agent的调用都是要花钱的。我算过一笔账：

结论很明确：简单任务不要用多Agent，复杂任务才值得。Raven的调度策略里应该包含成本判断——如果单Agent能搞定，就不要启动多Agent流程。

最后分享一个小技巧：我习惯在Raven配置里加一个cost_threshold参数。当预估任务成本低于这个阈值时，自动降级为单Agent模式。这个参数我设的是2元，你可以根据自己的预算调整。

6.5 未来可以扩展的方向

这套体系跑通之后，我还在尝试几个扩展方向：

方向一：接入更多类型的Agent。比如专门做前端UI的Agent、专门做数据库迁移的Agent、专门做文档生成的Agent。Agent类型越多，Raven的调度价值越大。

方向二：跨机器分布式部署。把不同的Agent部署在不同的机器上，通过网络通信。这样可以突破单机资源限制，支持更大规模的协作。

方向三：引入人类反馈。在关键决策点引入人工确认，把人类也作为一个“Agent”纳入调度体系。这样既保证了关键决策的质量，又不影响整体效率。

方向四：Harness的跨组织共享。把积累的Skill打包分享给团队其他成员，让整个团队的Agent系统都能受益。这个方向如果做成了，价值会非常大。

这套东西我前后折腾了大概两个月，中间踩了无数坑，但最终跑通之后的效率提升是实实在在的。如果你也在做多Agent协作，希望这些经验能帮你少走点弯路。有什么问题欢迎交流，我踩过的坑大概率你也躲不过，提前知道总比现场懵逼强。