GPT-6.2 Astra 灰测与 Codex 的 28 天重做：Agent 要能自己干活几小时

开发者从 Codex 的 API 返回包里发现模型真身已经换成 gpt-6.2-astra，有 Pro 用户从用量面板里看到新模型已经吃下接近两成的真实流量。同时被披露的还有一件事：为配合新模型，Codex 团队用 28 天重做了底层，让 AI 能自己拉起子进程、连续工作几小时。

28 天重做这件事比模型本身重要

模型换代是常态，工程底座换代不是。让 Agent 连续工作几小时，难点根本不在单步推理质量，而在：任务状态怎么持久化、子进程崩了怎么恢复、中间产物放哪、上下文超了怎么压缩而不丢关键信息、失败了怎么回滚。这些都是传统后端问题，只不过现在服务对象变成了一个不确定性的执行者。

为什么是子进程

在一个进程里跑 Agent，任何一步 OOM 或者死循环都会带走整个会话。拉子进程意味着隔离：单个任务崩掉不污染主流程，还能并行开多个任务跑不同分支。这是把操作系统几十年的进程管理经验借过来用。

给自建 Agent 的启示

如果你的 Agent 现在还跑在单个 Python 进程里靠 while 循环推进，那么规模化时第一个撞上的墙一定不是模型能力，而是没有故障隔离和状态恢复。先把这个补上，比换更贵的模型收益大得多。

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28 天重做底层这句比模型换代更值得看。Agent 跑长任务，难点全在状态持久化、子进程隔离、失败回滚这些传统后端问题上。我们现在还是单进程 while 循环推，撞墙是迟早的事。

28 天重做底层这段比模型本身有意思。让 Agent 连续跑几小时，难点在崩溃后从哪恢复、中间产物放哪、上下文超了怎么压缩，这些是状态机问题不是推理问题。底座跟不上，模型再强也只能跑单步。