Product · 精选
Agent.Space 如何工作:换一个 Agent,项目继续推进
了解 Agent.Space 如何把模型、Agent harness、Session、文件、Preview 与团队交接放进同一个云端 Workspace。
Product · 精选
了解 Agent.Space 如何把模型、Agent harness、Session、文件、Preview 与团队交接放进同一个云端 Workspace。
01 · Workspace 与产品
了解 Agent.Space 如何改变云端会话、持续文件、任务交接与团队协作。

Product
从创建 Workspace、选择兼容 Agent 与模型,到添加文件、定义可验收任务、检查产出并保存下一步。

Product
了解 Agent Client Protocol 如何规范 Coding Agent 与客户端通信、怎样工作,以及兼容目录能证明什么、不能证明什么。

Product
创建 Agent.Space API Key、发现当前可用模型、通过受支持的服务端 SDK 接入,并核对每次请求使用 Share 还是 Flex。

Product
从模型范围、额度重置、按量计费、有效期和工作负载比较 Agent.Space Share 与 Flex,判断哪种方式更适合你。

Product
通过共享文件、Session、Preview、验证证据和角色完成 Coding Agent 任务交接,无需交换上游账号或密码。

Product
从运行隔离、成员角色、API Key、项目文件和导出检查 Coding Agent Workspace 安全,并明确仍需用户负责的控制。
02 · Agent 指南
覆盖 Agent.Space 中每个 Agent 的实用教程、对比、官方更新与工作流。

Agents
对比 Codex 与 Claude Code 的价格、订阅和 API 访问、Agent 工作流、权限,以及如何在同一代码库上测试两者。

Agents
从近期 Astra 用量反馈出发,拆开套餐额度、模型费率、缓存读写和失败重试,算清一个合格任务的成本,避免被额度百分比和理论 Token 价值误导。

Agents
用五类真实开发任务建立小型回归检查,固定代码与配置,检查实际产物、失败次数和返工成本,分清偶发失败、环境问题与模型退化线索。

Agents
OpenAI 发布 Astra 指令最佳实践。用一段可复制的提示词,找出 AGENTS.md 和 Skills 中的过度读取、重复检查与不必要等待,再做最小修改。

Agents
OpenAI 已说明几类 Astra 质量问题。结合官方回应与用户记录,拆解降质、额度缩水和 Luna 路由传闻,并给出开发者可以实际执行的排查方法。

Agents
一份真实订阅测试把四款旗舰套餐折算成 17–40 倍 API 用量价值。拆开样本、缓存与利用率,看看这些数字对实际选购意味着什么。
03 · 模型选择
分清 Agent 与底层模型,再比较能力、速度、兼容性与使用成本。

Models
按任务、兼容性、上下文、工具和每个合格结果的成本选择编程 Agent 模型,不依赖容易过期的通用排行榜。

Models
拆解 GPT-6 Astra 的厂商与独立 benchmark,说明 harness、推理强度、安全策略和成本口径为何会改变跑分与选型结论。

Models
Claude Fable 5.1 提供 1M 上下文,API 输入/输出每百万 token 为 10/50 美元,cache read 为 0.25 美元。了解它适合哪些编程 Agent 任务。

Models
解释 GPT-6 Astra 为何标注 105 万 API 上下文,而 Codex 可能只显示约 258K 可用 token,并梳理价格、访问与设置检查。

Models
安全配置 DeepSeek V4 Pro 与 Codex,选择思考强度,理解共享配置和会话边界,并用官方实时价格判断成本。

Models
GLM-5.3-Flash 曾以 Ox Alpha 匿名测试,并于 8 月 26 日发布。本文核对价格、Benchmark、开放权重以及它与 GLM-5.3 的差异。