前些日子，Codex 里出现了一个新命令：`/goal`。可能已经有小伙伴用上它了。

Goal 的使用方式很简单：在 prompt 开头输入 `/goal`，再告诉 Codex 你希望它完成什么目标。接下来，Codex 就会围绕这个目标持续循环，直到它认为目标已经完成。

Goal 模式不是普通的一轮对话，也不是你让模型“帮我改一下代码”那么简单。它更像是一个持续运行的 Agent 循环：执行动作、评估结果、判断是否达成目标，如果没有达成，就继续下一轮。所以，要想让 Codex Goal 真正跑得好，prompt 的写法也要稍微变一下。

OpenAI FDE Chris Hayduk 上周分享了自己使用 Codex Goal 的经验。本文就基于他的分享，展开讲讲 Goal 模式应该怎么用。

## Codex Goal 的循环机制

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/6555f67ddf1a823dbd6a6d47a78e2763.png)

图注：Goal 模式不是“一次性回答”，而是一个持续循环。

## 可量化的目标

现在很多人和 AI 交互的时候，一般都会给一些比较模糊的指令。比如，你只说一句：帮我把这段代码改好一点。对于普通对话，模型大概率也能理解你的大致意思，甚至做出一些还不错的修改。

但在 Goal 模式下，这种模糊的目标反而很容易出问题。

Goal 模式的核心是一个**循环**：Agent 会先执行一些动作，然后评估这些动作的结果，再判断当前结果是否满足目标。如果满足，就停止；如果不满足，就继续。

这里最关键的是“**判断是否满足目标**”这一步。

如果目标本身很模糊，比如“让我的代码更好”，Agent 就很难知道什么时候该停。什么叫“更好”？更好到什么程度才算完成？是更快、更干净、更稳定，还是更容易维护？

这类模糊目标通常会带来两种失败模式：一种是 Agent 很快放弃，工作几分钟就停下来；另一种是 Agent 一直停不下来，不断做一些没有明确方向的修改，试图满足一个本来就无法判断是否完成的目标。

更好的写法应该是：将 `src/data_loader.py` 中的代码运行时间降低 20%，同时确保现有单元测试和集成测试全部通过。

这个目标就清楚很多。它有明确的量化指标：运行时间降低 20%。也有明确的约束：不能破坏已有单元测试和集成测试。

Codex 就能知道自己要优化什么、如何验证，以及什么时候应该停止。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/aea7593001a66ed1de8689962ace4caf.png)

图注：模糊目标 vs 可量化目标

Chris Hayduk 提到一个很有意思的例子。他曾经让 Codex 把一篇 NeurIPS 预印本论文改成 ICML workshop paper 的格式。问题是，ICML 的格式要求很多，而且都写在 LaTeX 文件里，不太适合直接拿来做自动评估。

为了解决这个问题，他先让 Codex 把这些格式要求提取成一个 Markdown checklist，里面有 200 多条格式和风格规则。再把 Codex 的目标写成：根据 `checklist.md`，将 NeurIPS 论文改成 ICML 格式，但不要修改论文的技术内容。

这样一来，原本很难评估的“改成 ICML 格式”，就变成了一个可以逐条检查的任务。Codex 只需要判断：这 200 多条规则是不是都完成了。

虽然每一条规则本身可能仍然有一点模糊，但相比直接让模型理解“格式改好了吗”，让它逐条检查 checklist 会稳定得多。

作者还会让 Codex 在完成某些检查项后，把 checklist 里的项目勾掉。这样一方面能让 Codex 把进度持久化到文件系统里，另一方面用户也可以直观看到它做到哪一步了。

## 反馈循环尽量短

如果你希望 Agent 自己判断“我做得怎么样”，那它就必须有一个测试和评估机制。这个机制越快，Codex 获得反馈就越快；Codex 越容易运行这个测试，它就越容易持续推进。

比如，你让 Codex 改进一个机器学习算法的架构。如果每次实验都要跑完整训练集，可能一次评估就要几天。这种反馈循环太慢，Agent 很难高效迭代。更好的方式，是先让它在更小的模型规模、更小的数据子集上做实验。这样 Codex 可以快速测试不同思路，而不是每试一次都卡在完整训练流程上。Chris Hayduk 在做蛋白质结构模型架构搜索时，用了 NanoFold 这个规模更小、但样本覆盖较好的数据集来跑实验。这样一来，原本完整训练集需要几天才能得到结果的评估，被压缩到了几分钟。

这就是 Goal 模式里很关键的一点：**你不只是要告诉 Agent 目标是什么，还要给它一个足够快、足够明确的验证方式**。

当然，反馈循环变快不代表可以牺牲评估质量。关键是找到一个折中点：既能缩短评估时间，又不至于让模型拿到一个完全不可靠的分数。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/bdde053fe246be7a8e4fc19f44265b04.png)

图注：反馈循环越短，Agent 迭代越快

## 可持续记录的 Markdown 文件

Goal 模式可以让 GPT-5.5 在很长时间里持续运行，甚至跑上好几天。

即使 Codex 本身有不错的上下文压缩能力，长时间任务仍然很难完全依赖模型记忆。时间一长，模型很容易忘记自己之前试过什么、哪些方法失败了、当前计划为什么这么推进。

所以，这里建议：不要让模型把所有上下文都记在脑子里，而是给它准备几个 Markdown 文件，让它把计划、实验和实时想法写下来。

Chris Hayduk 通常会在 Goal 模式中准备三个文件：

- **`PLAN.md`**：用来记录整体计划。这里可以写 Agent 接下来准备怎么推进，也可以提前放入你自己的一些初始思路。
    
- **`EXPERIMENTS.md`**：用来记录每一次实验的细节。这个文件在机器学习任务里尤其有用，但也可以迁移到很多其他类型的任务中。通常可以包括实验标题、尝试了什么、结果如何。
    
- **`EXPERIMENT_NOTES.md`**：这是 Agent 的实时笔记。它可以按时间顺序记录 Agent 在执行过程中的想法、判断和中间观察。这个文件很适合用来审计 Agent 的执行过程：你可以看到它为什么这么做，以及是否需要把它拉回正确方向。
    

在这三个文件里，原文作者认为最重要的是 `EXPERIMENTS.md`。

因为它能让你和 Agent 一起回顾之前已经尝试过哪些方法、哪些有效、哪些无效，以及为什么失败。对于长时间运行的 Goal 模式来说，这类外部记忆非常重要。

否则，Agent 很容易在几个小时后重复尝试同样的失败路径，或者忘记某个已经被验证过的方向。

## Goal 模式用好的关键

Codex Goal 真正适合的，不是那种一句话就能完成的小任务，而是有明确目标、需要持续推进、可以反复验证的长任务。

想用好它，核心其实就是三件事：

第一，目标要清晰可衡量，不要只说“让代码更好”。

第二，反馈循环要足够短，让 Codex 能快速知道自己是否取得进展。

第三，给它 Markdown 文件记录计划、实验和过程，别让长任务完全依赖上下文记忆。

当这三件事准备好之后，Codex 才更像一个能持续推进任务的 Agent，而不是一个只会响应单轮 prompt 的代码助手。

换句话说，`/goal` 的重点不是让 Codex “一直跑”，而是让它围绕一个可验证的目标，持续循环、持续检查、持续修正，直到任务完成。

Goal 的使用方式很简单：在 prompt 开头输入 /goal，再告诉 Codex 你希望它完成什么目标。接下来，Codex 就会围绕这个目标持续循环，直到它认为目标已经完成。

用好 Codex Goal，关键就这三步

人工智能

开发工具

Codex的/goal命令开启持续循环的Agent模式，让AI围绕明确目标执行、评估和修正。成功关键在于设定可量化目标（如“代码运行时间降低20%”）、缩短反馈循环（快速验证结果）并使用Markdown文件记录计划与实验。这使Codex成为能长期推进复杂任务的智能助手，而非仅响应单轮指令。

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