codex平台通过“双内核+三层解耦”架构深度耦合模型训练、数据治理、算力调度与工程化落地四大能力，底层控制面与数据面内核分离，基础设施层屏蔽异构资源，服务编排层封装微调、评估、部署原子能力，并强制调度器统一纳管cuda作业以保障资源可控与监控有效。
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构建企业级AI研发平台需解决模型训练、数据治理、算力调度与工程化落地四大核心问题，Codex平台通过模块化架构将这四类能力深度耦合，而非简单拼接。
平台底层架构设计
采用“双内核+三层解耦”结构：控制面内核管理权限、任务流与策略，数据面内核处理实时特征计算与向量索引；基础设施层屏蔽GPU/NPU异构资源，服务编排层封装模型微调、评估、部署原子能力，API网关层统一鉴权与限流。
所有计算任务必须经由调度器注入资源池，【直接绕过调度器提交CUDA作业会导致资源抢占与监控失效】。
存储系统启用分 tier 策略：热数据存于 NVMe 集群并启用 RDMA 加速，冷模型权重归档至对象存储并打时间戳标签，元数据统一写入分布式图数据库，支持跨项目血缘追溯。
智能开发工作流配置
方法一：低代码模式
在「开发沙箱」页面点击「新建智能流水线」→选择「LLM微调+RAG增强」模板→拖拽「数据清洗」「指令对齐」「向量切片」三个组件至画布→双击每个组件配置参数，其中「向量切片」必须指定 chunk_size ≤ 512，否则检索时会因上下文截断丢失关键语义。
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
方法二：YAML声明式定义
在终端执行 codexctl pipeline apply -f ./pipeline.yaml，文件中 version 字段必须为 v2.3+，低于该版本不支持动态批处理扩缩容。
多团队协作权限体系
第一步：进入「组织管理」→「角色矩阵」，创建「算法研究员（受限）」角色。
第二步：勾选「可读全部数据集元信息」但取消勾选「可导出原始样本」，防止敏感字段泄露。
第三步：在「项目绑定」页为该角色分配具体项目，【绑定操作不可逆，删错需联系平台管理员重置】。
第四步：为每位成员单独授予该角色，不支持批量导入邮箱列表。
