Codex 中异步任务不执行需排查事件循环生命周期、工具封装方式及CLI上下文隔离性：默认以同步子进程调用，不传播异步事件循环；async工具必须包装为同步接口，推荐用线程池+asyncio.run()隔离执行。
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调试 Codex 中 Python 异步任务（如 async def 函数、asyncio.run() 调用）不执行的问题，需重点排查事件循环生命周期、工具封装方式及 CLI 执行上下文隔离性——Codex 默认以同步子进程方式调用脚本，不会自动接管或传播 Python 的异步事件循环。
确认异步任务是否被真正调用
第一步：在异步函数入口加 print("ASYNC START") 和 logging.info("inside async fn")，确保不是函数压根没被触发。
第二步：检查 Codex 工具定义中是否误将 async def run(...) 直接注册为工具——【Codex 不支持原生 async 工具函数】，必须包装成同步接口，否则该工具会被静默跳过。
第三步：运行 codex --debug "触发异步任务"，观察日志中是否有 Tool 'xxx' invoked 行。若无，说明工具未匹配或未加载；若有但无后续打印，则问题出在工具内部执行阶段。
将 async 函数转为可被 Codex 调用的同步封装
方法一：用 asyncio.run() 包裹（适用于简单、无嵌套事件循环场景）
把原始异步函数：async def fetch_data(url): return await httpx.AsyncClient().get(url)
改写为：def fetch_data_sync(url): return asyncio.run(fetch_data(url))
⚠️ 注意：若该函数内部还调用了其他需共享事件循环的库（如 aiofiles 或 aiomysql），asyncio.run() 会新建独立循环，导致连接池复用失败或 RuntimeError: asyncio.run() cannot be called from a running event loop。
方法二：用 asyncio.get_event_loop().run_until_complete()（适用于 Codex 运行在已有事件循环环境中，如某些插件模式）
仅当确认 Codex 启动时未启动自身事件循环才可用。多数 CLI 场景下不适用，强行使用会导致 RuntimeError: There is no current event loop in thread。
方法三（推荐）：用线程池执行 + asyncio.run() 隔离（最稳妥）
通过本地 MCP 桥接程序将 QQ 邮箱接入 Codex，配置所需的.env凭证信息、注册 MCP 服务端，并完成收件箱读取与邮件发送的全流程测试。适用场景：用户需要将 QQ 邮箱连接至 Codex、让 Codex 读取 / 发送 QQ 邮件、安装 / 修复qq_mail MCP 服务端，或是在 Windows 系统上排查 IMAP/SMTP 配置故障时，执行以上操作。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor<br>import asyncio<br><br>def fetch_data_safe(url):<br> with ThreadPoolExecutor() as pool:<br> return pool.submit(asyncio.run, fetch_data(url)).result()
这能避免主线程事件循环冲突，也绕过 asyncio.run() 在嵌套调用中的限制。
检查 Codex 工具注册路径与 Python 模块可见性
第一步：确认工具模块位于 Codex 当前工作目录的 Python 可导入路径中。执行 python -c "import sys; print('\n'.join(sys.path))"，比对你的工具文件所在路径是否在列表里。
第二步：若工具放在 .codex/tools/ 下，需确保该目录已通过 sys.path.insert(0, '.codex/tools') 注入，或在 .codex/config.json 中配置 "toolPaths": [".codex/tools"]。
第三步：运行 codex list-tools，检查你的异步封装函数是否出现在输出列表中。若未出现，说明模块未被扫描到或存在语法错误（比如 async 关键字出现在顶层未封装处，导致 import 失败）。
验证异步逻辑是否被阻塞在 I/O 等待
① 在异步函数内添加超时控制：
try:<br> result = await asyncio.wait_for(fetch_data(url), timeout=15.0)<br>except asyncio.TimeoutError:<br> print("Async task timed out")<br> raise
② 查看 Codex 默认的工具执行超时值：codex --help | grep timeout，默认为 30 秒。若你的异步请求本身超时（如 DNS 解析慢、目标服务无响应），Codex 会在外部强制 kill 子进程，此时你不会看到 Python 层的 TimeoutError，只会看到 Tool 'xxx' exited with code -9。
③ 临时关闭 Codex 超时限制测试：codex --tool-timeout 0 "触发任务"（【0 表示禁用超时，仅调试用，切勿用于生产】），观察是否能最终完成并输出结果。
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