Agent 为什么能从回答问题走向执行任务？本文用订单与物流查询案例，拆解工具调用、任务规划、状态管理、多轮执行和失败恢复，附 93 行可本地运行的 Python 教学代码、流程图与排查表。进一步讨论重试、幂等、授权、可观测性和评估，帮助读者搭起一个能解释、能停止的执行闭环。

AI 编程越改越乱，问题可能出在目标、上下文和验证方式。本文结合 Codex 项目协作，分享任务拆分、AGENTS.md、代码审查和交接方法，附可复制模板，帮助每轮修改更容易检查和接手。

AI Agent 正在运行，但屏幕上只有一行“处理中”。它在查资料、执行命令，还是等待工具返回？如果能把这些过程变成一个实时大屏，会是什么样？这篇文章分享一次动手尝试：在开源项目的基础上，接入 Codex 已记录的执行事件，让两个主题展示真实任务状态。先说清楚：大屏里的炫酷动画是视觉呈现。真实内容来自可读取到的执行记录；它无法展示模型内部的思考过程，也无法凭空补齐没有记录的信息。