本文以 Kimi K3 接入 Codex 为例，深入解析 Codex Model Catalog 机制。随着主流国产模型支持原生 Responses API，接入 Codex 不再需要格式转换，但模型能力差异使配置复杂化。文章介绍 Model Catalog 作为'模型使用说明书'的作用：通过本地 JSON 声明模型上下文窗口、输入模态、思考档位、工具形式等能力信息，与 config.toml 的连接配置分工协作。作者以 Kimi Code 为例给出完整配置示例，详解各字段含义与常见误区，并说明 CC Switch 工具如何通过预设和表单简化第三方模型的配置流程。
本文梳理了 LLM API 格式的演进史。从早期 Chat Completions 的无状态聊天映射，到各厂商接口分叉，再到 Agent 时代为解决状态管理和缓存问题诞生的 Responses API。新 API 引入了服务端状态、检查点分支及内置云端工具，模糊了模型与 Agent 的边界。随着 DeepSeek 宣布原生兼容该接口，预示着 Responses API 正取代旧标准，成为 AI 行业的新共识。
文章解读了 OpenAI 官方关于智能体工程的实战指南，详细介绍了构建长期稳定 Agent 的三个核心要素：技能、Shell 工具和上下文压缩。文中结合 Glean 等企业的生产数据，提供了 10 条关键实战技巧（如技能描述即决策边界、负面示例防误触等）及三种从简单到高级的构建模式，旨在解决系统提示词膨胀和工具调用准确性问题。
