从今年四月开始，我写代码时很少只开一个 agent 了。最常用的组合是 Claude Code 和 Codex：一个负责实现，另一个只看 diff 做 review ；任务大一点时，再加一个 agent 查资料或者跑测试。
最开始的协作方式很原始：我在几个终端之间复制粘贴，把 coder 的结果交给 reviewer ，再把 review 意见贴回去。效果确实比单个 agent 好，但我自己成了它们之间的消息总线。
后来我把这套流程固定成了一个 crew 。每个 agent 有自己的角色和约束：coder 负责开分支、实现和跑检查； reviewer 只读 diff ，按 must-fix / suggestion 报问题，并给出 file:line ； coder 修完之后再交回 review ，直到没有 must-fix 。
跨模型搭配通常最好，因为 Claude Code 和 Codex 的盲点并不一样。 agent 之间的通信没有再用 Markdown 文件，而是一个本地 NDJSON append-only log：一条消息一行，每个 agent 维护自己的读取 offset ，再用一个很小的 CLI 固定收发格式。
system prompt 只需要告诉它什么时候读消息、什么时候回复。机制很简单，但现在已经能让 coder / reviewer 循环自己跑很久，我只在它们需要决策时介入。
我最后把这套工作方式做成了一个原生桌面应用 Runner 。它把多个 agent CLI 放在一个 cockpit 里，提供 tab 、分屏、crew 、任务事件流和 ask-human 提示。
agent 仍然直接使用本机安装的 Claude Code / Codex 和你自己的账号，没有中间的模型托管层。录了一个一分钟的 demo： Runner 自己也是这套流程 dogfooding 出来的：我负责产品、架构和验收，具体实现由 AI agents 完成，没有手写实现代码。
项目开源： /ai-market-guide/ 下载： /ai-market-guide/ 目前支持 macOS 和 Windows 。 macOS 版本已经签名和公证； Windows 版本暂时没有签名。