Yoda
参考Agent 设计指南自动化编排

云端执行与跨设备接力

CC 做「会话级」云端化（--remote 推上去、--teleport 拉回来、Remote Control 本地跑远程看）；Codex 做「diff 级」云端化（codex cloud 提交任务、apply 把补丁拉回本地）

云端执行与跨设备接力

结论

两家云端执行的根本差异在接力的粒度。Claude Code 把云端会话当作一等公民：claude --remote 把任务推到 Anthropic 托管 VM，claude --teleport 把云端会话连同分支和完整对话历史拉回终端继续；另有 Remote Control 反向方案——会话留在本机执行，claude.ai/手机只是窗口[一手文档]。Codex 的云端（codex cloud，backend 是 https://chatgpt.com/backend-api）是任务-补丁模型：Exec 提交、Status/List 查询、Diff 查看、Apply 把 diff 打到本地工作区，支持 best-of-N（1-4 attempts），但不存在「把云端对话搬回本地 TUI 继续聊」的会话级接力[一手源码]。沙箱哲学也相反：CC 云端默认 Trusted 网络白名单（放行包管理器等），Codex 云端 agent 阶段默认完全断网（仅 setup 脚本联网）[一手文档]。harness 的机会在于补齐两家都缺的「本地↔云端统一视图」。

研究问题

  • CC 的 --remote / --teleport / Remote Control 三者会话迁移模型是什么？
  • Codex cloud 的任务模型和本地集成点？
  • 本地与云端的沙箱/网络边界差异？
  • 本地 harness（Yoda）与云端执行是互补还是竞争？

各 Agent 设计与实现

Claude Code

云端执行（claude.ai/code）[一手文档]

每个 session 一台 "fresh Anthropic-managed VM"，资源约 4 vCPU / 16 GB RAM / 30 GB 磁盘（claude-code-on-the-web.md:148-152），Ubuntu 24.04，setup 脚本以 root 运行（:179）。配置携带规则很清晰：进 repo 的才存在——CLAUDE.md、.claude/settings.json hooks、.mcp.json、.claude/skills|agents|commands 都可用；用户级 ~/.claude/ 的一概不带（:62-76）。环境缓存：setup 脚本跑完后快照文件系统复用，约 7 天过期（:198-204）。

网络是四档模型（:284-289）：None / Trusted（默认，白名单覆盖各语言包管理器 + GitHub + 容器仓库 + 云厂商 API）/ Full / Custom。两层代理：GitHub proxy——"git client uses a scoped credential inside the sandbox, which the proxy verifies and translates to your actual GitHub authentication token"，且 push 限制在当前工作分支（:307-311）；Security proxy——所有出站 HTTP 过代理做过滤限流（:315-319）。凭据隔离原则："sensitive credentials such as git credentials or signing keys are never inside the sandbox"（:770）。会话内可用 CLAUDE_CODE_REMOTE=true 区分云端，CLAUDE_CODE_REMOTE_SESSION_ID（cse_ 前缀）反推 transcript URL（:118-124）。

本地→云（--remote）：claude --remote "<prompt>" 创建云端会话，VM 从 GitHub clone 当前分支（"push first if you have local commits"，:595）。无 GitHub remote 时自动 fallback 成本地 bundle 上传（全分支历史 + 未提交的 tracked 变更，<100 MB，超限逐级降级到单分支、再到 squash 快照；CCR_FORCE_BUNDLE=1 可强制，:633-646）。多次 --remote 即并行多任务，/tasks 统一监控（:621-629）。

云→本地（--teleport）：claude --teleport [session-id]、会话内 /teleport（/tp）、/tasks 按 t、或网页 "Open in CLI" 四个入口（:650-655）。teleport 做四项校验：本地 git 干净、同一仓库（非 fork）、云端分支已推到 remote、同一 claude.ai 账号（:663-670），然后 fetch + checkout 分支并加载完整对话历史。注意不对称性："session handoff is one-way: you can pull cloud sessions into your terminal with --teleport, but you can't push an existing terminal session to the web"——CLI 的 --remote 只能开新会话，已有本地会话推上云只有 Desktop 的 Continue in 菜单能做（:584）。

Remote Control（执行位置反转）[一手文档]：claude remote-control（server 模式，默认容量 32 个并发会话，--spawn worktree 可按连接开 worktree）或 --remote-control / /rc。"Claude keeps running locally the entire time, so nothing moves to the cloud"（remote-control.md:15）——本地文件系统、MCP、工具全保留，web/mobile 只是视图。网络模型是纯出站："makes outbound HTTPS requests only and never opens inbound ports"，注册到 Anthropic API 后轮询，多重短时效单用途凭据（remote-control.md:139-141）。--teleport 复用同一套 Remote Control 基础设施（claude-code-on-the-web.md:787）。

沙箱差异（本地 vs 云）：云端会话天然 VM 隔离 + 代理出网；本地 Remote Control 默认不开沙箱（--sandbox off by default，remote-control.md:60）。即本地执行的隔离责任在用户，云端的在 Anthropic。

Codex CLI

codex cloud 子命令[一手源码]：cli/src/main.rs:189 注册 #[clap(name = "cloud", alias = "cloud-tasks")]，五个动作（cloud-tasks/src/cli.rs:15-27）：

pub enum Command {
    Exec(ExecCommand),    // 提交云任务（--env <ENV_ID>、--attempts 1..=4、--branch）
    Status(StatusCommand),
    List(ListCommand),
    Apply(ApplyCommand),  // "Apply the diff for a Codex Cloud task locally"
    Diff(DiffCommand),
}

backend 默认 https://chatgpt.com/backend-api（cloud-tasks/src/lib.rs:49-50）——Codex cloud 寄生在 ChatGPT 账号体系。环境自动探测按本地 git origin 匹配（/environments/by-repo/{org}/{repo}，env_detect.rs:30-43）。CloudBackend trait 的方法面（cloud-tasks-client/src/api.rs:134-162）：list_tasks / get_task_summary / get_task_diff / get_task_messages / list_sibling_attempts（best-of-N 的兄弟尝试）/ apply_task_preflight / apply_task（可带 diff_override）/ create_task。--attempts 限 1-4（cli.rs:52-60）。

云端运行模型（developers.openai.com/codex/cloud/environments，访问于 2026-06-11）[一手文档]：容器 + universal 基础镜像（开源参考 openai/codex-universal），流程是 checkout → setup 脚本（联网）→ 应用 internet access 设置 → agent 循环（读 AGENTS.md 找 lint/test 命令）→ 输出答案 + diff，可开 PR。容器缓存 + 可选 maintenance 脚本。

网络默认值与 CC 相反（developers.openai.com/codex/cloud/internet-access，访问于 2026-06-11）[一手文档]："By default, Codex blocks internet access during the agent phase. Setup scripts still run with internet access"。开启后可配域名白名单 + HTTP 方法白名单（CC 没有方法级控制），文档用一个真实 prompt injection 例子（GitHub issue 里藏 git show HEAD | curl -X POST 外传指令）论证默认断网的理由。

入口矩阵：chatgpt.com/codex 网页、IDE 扩展 cloud delegation、GitHub 上 @codex 提及（developers.openai.com/codex/cloud.md，访问于 2026-06-11）。会话级接力不存在：本地 TUI 里能浏览/对比/应用云任务的 diff（cloud-tasks crate 本身是个 TUI app，含 scrollable_diff），但没有把云端对话历史载入本地继续的机制[一手源码][推断]。

差异矩阵

维度Claude CodeCodex
云端载体claude.ai/code，Anthropic VM（4c/16G/30G，Ubuntu 24.04）chatgpt.com/backend-api，容器（universal 镜像）
本地→云claude --remote（GitHub clone 或本地 bundle 上传）codex cloud exec --env <ID>（GitHub 仓库）
云→本地--teleport：分支 + 完整对话历史回到 TUIcodex cloud apply：只回 diff
接力粒度会话级（双向，CLI 推送受限）补丁级（单向取回）
并行多次 --remote 并行；/tasks 监控best-of-N attempts（1-4）+ 多任务
网络默认Trusted 白名单（包管理器/GitHub/云 API 可达）agent 阶段默认全断网（仅 setup 联网）
网络细粒度域名白名单（None/Trusted/Full/Custom）域名白名单 + HTTP 方法白名单
凭据隔离GitHub proxy + scoped credential，真 token 不进沙箱GitHub App 集成（细节在云侧，本地源码不可见）
反向方案Remote Control：本地执行、云端只是窗口（出站-only）未见等价物 [推断]
无 GitHub 仓库本地 bundle 上传（<100 MB，逐级降级）未见等价物（环境绑定 GitHub repo）
账号要求claude.ai 订阅（API key/Bedrock/Vertex 不可用）ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise

最小复现

# CC：推任务上云（需 claude.ai 登录 + GitHub 访问，/web-setup 或 GitHub App）
claude --remote "Fix the flaky test in auth.spec.ts"
# 监控
claude
> /tasks        # 按 t 可 teleport 进某个云会话
# 拉回本地（要求：git 干净、同仓库、分支已推、同账号）
claude --teleport

# Codex：提交云任务并取回补丁
codex cloud exec "fix the failing unit tests" --env <ENV_ID> --attempts 2
codex cloud list
codex cloud diff <TASK_ID>
codex cloud apply <TASK_ID>

（命令形态依据文档与 clap 定义；云端流程未在本机实测。）

Harness 接入建议（Yoda 实践）

Yoda 是本地编排器（PTY + worktree + SQLite），与云端执行是互补而非竞争——云端解决"机器关了还在跑"，Yoda 解决"本地多 runtime 并行 + 统一观测"。具体接入：

  1. 云任务做"只读集成"：两家都有可编程查询面——CC 的 /tasks、Codex 的 codex cloud list/status（stdout 可解析）。Yoda 侧栏可以聚合展示两家云任务状态，点击跳转官方 UI，不要试图代理云端会话流。
  2. 接力点选在 git 层：CC teleport 和 Codex apply 殊途同归——最终都落到「分支/diff 回到本地工作区」。Yoda 已有 worktree 基建，云任务完成后自动 fetch 分支（CC）或 apply diff（Codex）到新 worktree，再用本地 agent 接续 review，是两家都没有的跨厂商工作流。
  3. Remote Control 是 Yoda mobile 的直接竞品，但有空档：RC 一个交互进程只挂一个远程会话、且依赖 claude.ai 订阅。Yoda 的 mobile gateway（token 保护、apps/mobile Expo 应用）覆盖全部 26 个 provider，差异化在多 runtime 而非单家深度。
  4. 教训照搬：teleport 的四项 preflight（git 干净/同仓库/分支存在/同身份）值得抄——Yoda 在 worktree 间移动任务时做同样校验，能避免大部分脏状态事故。
  5. 网络策略上对齐 Codex 的保守默认：Yoda 触发的无人值守本地 run 应默认限制网络（CC 本地 sandbox 是 off by default，不能指望 runtime 自己兜底）。

失效条件

  • CC web 处于 research preview：资源配额（4c/16G/30G）、缓存 7 天、bundle 100 MB 上限都标注"may change"
  • --remote/--teleport/Remote Control 依赖 claude.ai 订阅与组织开关，企业策略（ZDR、IP allowlist）会整体禁用云会话（claude-code-on-the-web.md:51,806）
  • Codex cloud backend URL（chatgpt.com/backend-api）与 wham/environments 路径是内部 API，随时可能变（env_detect.rs 同时探测两套路径说明正在迁移）
  • Codex --attempts 上限 4、environment 自动探测逻辑基于 b89ce9a，需随版本回归
  • "Codex 无会话级接力 / 无 Remote Control 等价物"是基于本地源码与已抓取文档的阴性结论，新功能发布即失效

参考资料

多 Agent 编排

CC 给了三种原语（subagent / agent team / workflow 脚本），按「谁持有计划」分层；Codex 把 multi_agent 工具集做成默认开启的稳定特性，用 config 层实现 agent 角色

定时任务 / Routines

CC 用「会话内 cron + 桌面任务 + 云端 Routines」三层覆盖从轮询到无人值守；Codex 把调度放进桌面 App 的 Automations，CLI 侧只给 codex exec 让你自己接 cron

On this page

云端执行与跨设备接力结论研究问题各 Agent 设计与实现Claude CodeCodex CLI差异矩阵最小复现Harness 接入建议（Yoda 实践）失效条件参考资料