必须完成项目绑定、权限授权与环境上下文同步三步操作，否则指令被拒绝或返回空结果；需在agent space中启用codex服务、勾选远程执行权限、通过项目面板或命令行绑定本地项目，并在对话中选择“codex cloud (gpt-5.5)”运行时发送指令。
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要在Agent Space中调用Codex云端AI编程能力，必须完成项目绑定、权限授权与环境上下文同步三步操作，否则所有后续指令都会被拒绝执行或返回空结果。
确认Agent Space已集成Codex云端服务
打开Agent Space桌面端（v26.415+），点击左下角设置图标→选择“AI Services”→在“Cloud Coding Engines”列表中查找Codex条目。
若状态显示为“Not Connected”或条目缺失，说明未启用云端编程能力，需跳转至OpenAI账户页面手动开通Codex Cloud Access权限。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但注意：【未勾选“Allow remote code execution”权限时，Codex将无法访问任何本地文件系统，所有读写请求均会静默失败】。
将本地项目接入Codex云端工作区
方法一：通过项目面板快速绑定
在Agent Space左侧导航栏点击“Projects”→点击右上角“+ New Project”→选择“Import from Local Folder”→定位到含package.json或pyproject.toml的根目录→勾选“Enable Codex Cloud Sync”→点击“Confirm”。绑定成功后，项目卡片右上角会出现云朵图标。
方法二：命令行直连（推荐用于CI/CD流水线）
终端进入项目根目录→执行codex cloud attach --auth-token YOUR_TOKEN→等待返回“✅ Workspace linked to Codex Cloud (region: ap-southeast-1)”即完成。该命令会自动生成.codex/cloud.yml配置文件，记录当前项目专属的云端沙箱ID。
在对话中激活Codex云端编程模式
第一步：新建对话并指定运行环境
点击项目卡片→选择“New Chat”→在输入框上方工具栏点击“Runtime”下拉菜单→明确选择“Codex Cloud (GPT-5.5)”而非默认的“Local Agent”。
第二步：发送带上下文约束的首条指令
输入：“请分析当前项目的测试覆盖率，并在不新增依赖的前提下，为src/utils/date.ts补充3个边界用例。”→按回车。Codex会立即拉起云端沙箱，自动执行npx c8 report --reporter=text-summary，再基于实际覆盖率缺口生成代码。
第三步：验证输出是否来自云端而非本地模型
查看响应末尾的执行元信息，若含“Executed in Codex Cloud Sandbox ID: cs-7a2f9e1d”且耗时显示为“1.8s(remote)”，即表示任务已在云端沙箱中执行完成。
