# Codex为何取代Claude Code？2026年Q1 AI Agent竞争格局与趋势洞察

- 来源：meng shao (@shao__meng)
- 发布时间：2026-05-07 08:51
- AIHOT 分数：66
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmousclj602hfslv9tjz97huc
- 原文链接：https://x.com/shao__meng/status/2052189619853430917

## AI 摘要

推文复盘了2026年Q1 AI Agent领域竞争。Anthropic虽高频发布新功能，但产品线割裂、体验断裂，口碑在技术圈内下滑。OpenAI则通过聚焦并整合能力于Codex超级App实现反超，其统一架构和开发者友好策略赢得人心。趋势上，被动式Agent（如Codex）适用于深度协同工作，而主动式Agent（如OpenClaw）通过异步指挥处理日常任务，价值凸显。此外，Computer Use（Agent操控电脑）和协议碎片化的Agentic Commerce（Agent支付）是两大被低估的关键趋势。预测知识工作效率将指数级提升，B2B需设计对模型友好的体验，同时深度伪造等安全风险加剧。

## 正文

Codex 取代了 Claude Code，为什么？

来自 @rileybrown 和 @Rasmic 80分钟的深入讨论，包括 Cursor、Claude Code、Codex 和 OpenClaw、Hermes Agent 等各种 AI Agents 的发展和对比。

可以看到 Codex，特别是 Codex App 是怎么在短短几个月内逆袭，成为从 Coding Agent 到 Codex for （almost） everything 的过程 @OpenAIDevs
https://www.youtube.com/watch?v=FU2iB-UfPPA

# 2026 Q1 格局复盘

1. Anthropic：靠"高频发布"赢得圈外感知，但产品割裂
· Q1 几乎每天上新功能：Claude Code、Co-work、Skills、Dispatch、Remote、Schedules、Routines、Claude Design……
· 致命问题：同一种能力被不同团队做了多份（Routines vs Schedules、Dispatch vs Remote、Co-work 仅桌面 / Claude Code 仅 Web），产品线分裂、上下文不互通。
· 设计稿不能直接进入 Claude Code，必须复制粘贴 → 体验断裂。
· 对圈内用户开始"封号 + 限流"，口碑下滑；但圈外（非技术用户、教师、营销人）仍普遍认为"Anthropic 在赢"。

2. OpenAI：从"散乱"转向"聚焦"，靠 Codex 反超
· 2 月底官方宣布砍掉 Sora 等业务，全公司聚焦 Codex 超级 App。
· Codex 把"代码视图 / 知识工作视图"做成同一底层能力的两个开关，形态干净。
· Computer Use、内置浏览器、Excel、设计、文档、自动化、Chronicle。
· 对开发者持续放宽额度、快速响应反馈，正在收割圈内人心。

3. Cursor：先行者的胜与困
· 最早做出 Composer、Agents Tab、内置浏览器、沙箱测试等形态--但没有自家模型，无法靠补贴打价格战。
· 与 xAI/SpaceX 达成"100 亿现金 + 600 亿收购看涨期权"协议，由 Grok 提供算力与模型，Cursor 专注 GUI。

4. Google：手握 GDP 级资源，组织却拖后腿
· Gemini 3 知识能力最强，但 Tool Calling 极弱（连 Computer Use 都点不准）。
· 产品线分散：Gemini、NotebookLM、AI Studio、Antigravity、Stitch……缺一个统一超级 App。
· 内部信息壁垒、跨团队协作差是核心瓶颈，只差一次模型迭代就能回到牌桌。

5. OpenClaw（创始人加入 OpenAI）
· 不只是工具，而是新范式：Agent 全权使用一台电脑 + Heartbeat 心跳机制（每 15 分钟主动巡检）+ 个人化档案 + 自然语言 Skills。
· 真正价值：让 Agent 像员工一样主动给你创造价值，而不是被动响应。

# 两类 Agent 的本质区别

1. 被动 / Reactive
包括 Codex、Cursor、Claude Code，你坐下来与它共事，适用于编程、深度知识工作

2. 主动 / Proactive
包括 OpenClaw、Hermes Agent 等，通过 iMessage / Telegram 等 IM 异步指挥，适用于邮件分拣、报告生成、生活琐事

Ras Mike 案例：用 OpenClaw 自动审核赞助邮件 → 排除 Gmail 域名 → 在 Reddit 搜公司诈骗记录 → 调研融资 / 粉丝 → 每日早报；后续报价沟通也由 Agent 完成。1.5-2 小时/天 × 全年的复利极其可观。

# Agent 架构与最佳实践

1. 一个主 Agent + 按需派发 Sub-agent最稳，主 Agent 持有全局上下文。
2. 保持狭窄：技能列表越长，效果越差。"如果新员工 Day 1 给你 40 项任务，你也会跑路。"
3. Memory 要可移植：原生 markdown memory 随实例销毁而丢失，推荐 Super Memory / Mem0 等外置记忆服务，可跨 Agent 共用。
4. Personal Agent 时代：技能必须个人化，别买"100 个 Skills"打包课，多半是噪声甚至恶意代码（ClawHub 早期事故）。

# Prompt 与 Skills 的真正逻辑

· LLM 本质是 Next-Token Predictor，所以用词的精度决定输出质量。
· 推荐 Whisperflow 等语音输入：人说比打更能精准表达意图。
· 不要灌没用的上下文："这是 React 项目"--它读文件就知道。
· Skill 的最佳形态：领域专精 + 你公司 / 你个人独有的工作流。例：报表 Skill 必须写清"CTR 怎么算、赞助视频怎么核算"，否则 Agent 自由发挥就是垃圾。

Riley 的方法：先靠对话拿到一次满意输出 → 让 Agent 把这次过程逆向写成 Skill → 反复运行、修补 Skill（员工 Onboarding 模式）。

# 被低估的趋势：Computer Use & Agentic Commerce

1. Computer Use（Agent 操控电脑）
· Opus 4.7 把图像分辨率提到约 MacBook 原生分辨率，就是为 Computer Use 铺路。
· Vercept 等团队被各大厂收编。"现在还能看着鼠标慢慢移动--再过几个月，快到你看不清。"

2. Agentic Commerce（Agent 付款）
· Stripe 刚在 Sessions 大会推出为 Agent 签发的真实信用卡：地址完整、敏感信息不暴露给 Agent，付款前可触发人工确认。
· Coinbase 推 x402 协议（HTTP 级加密支付）；Stripe 自家协议；Crossmint、Natural Pay、agentcard. sh 等多方混战。
· 痛点：协议碎片化、缺乏统一标准--这是下一轮万亿级金矿。

# 几个大胆预测

1. 知识工作的提升将是指数级：27 页合同律师报价 1000+，Claude 一次给出全部"被坑点"。
2. Agent 会成为客户：B2B 公司必须重新设计"Agent Experience"（API、文档对模型友好）。
3. 图像 / 视频 / 语音模型的负面影响开始显现：诈骗、深伪激增。建议家人之间设"暗号"防 AI 仿声诈骗。
4. 代码教程类内容正在死亡：留下来的全是"有人格、有观点"的创作者（Theo、ThePrimeagen 等）。
5. 个性化 Web App：未来网页里嵌一个聊天框，用户自然语言定制功能 → 沙箱 Agent 实时构建 → 推送给该用户实例。