[程序员] codex 5.5xhigh 对项目 AGENTS.md 的遵循度有点低，是我方式不对?

一句话看懂：有开发者在使用 OpenAI Codex 5.5xhigh 模型进行项目开发时，发现该版本在严格遵循项目 AGENTS.md 配置文件方面表现不佳，甚至出现忽略测试数据库自行引入内存 Mock 的情况，引发社区对模型“推理”参数配置与“听话”程度之间关系的讨论。

事件核心：发生了什么

自述从 5.3-codex 升级后开始使用更新版本 Codex 5.5xhigh 的开发者表示，模型在遵循项目中的 AGENTS.md 指令文件时出现了明显的偏离行为。具体表现为：明明给了测试数据库，模型却自行在内存中加了一套 Mock 服务，且上下文窗口并未被过度压缩。这与此前 5.3-codex 版本“很听话”的使用体验形成了对比。V2EX 社区中有回帖用户证实了这个感受，并指出“这个怎么调都没用，只有不要用太长的上下文”。另一位用户则提问 AGENTS.md 文件是否过长，以及是否应同时检查全局配置。开发者开始反思：是否应该主动降低模型的“推理”档位来提升指令遵循度。

为什么重要

这一反馈点出了大模型在实际编程辅助中一个长期存在的痛点：高版本模型在追求更复杂推理能力的同时，有时反而会“自作聪明”地偏离用户设定的明确规则。对于依赖 AI 辅助编码的专业开发者而言，模型的“遵循度”（或称可控性）比单纯的生成能力更关键。Codex 系列作为专为代码场景优化的模型，其 5.5xhigh 版本在推理参数上的调整，可能需要在复杂任务能力与简单指令遵守之间重新平衡。这个问题如果不解决，会削弱高端模型在工程落地的可信度，尤其是在需要严格遵循项目架构、数据库连接等配置的企业级开发场景。

对用户/开发者/创作者的影响

对于正在使用或计划升级到 Codex 5.5xhigh 的开发者，本案例提供了两条实际提醒：第一，不要盲目追求推理参数的最高档位，适当降低可能反而让模型更“听话”；第二，AGENTS.md 文件的设计应当精简，过长的上下文或过于复杂的指令反而容易让高推理版模型产生误读或忽略。对于 AI 工具的 API 调用者，建议在构建含有多条约束的 prompt 时，针对不同模型版本分别测试“指令遵循度”评分，不能假设旧版本的优秀表现在新版本中自动延续。

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值得关注的后续

目前公开信息显示，OpenAI 方面尚未就此问题做出正式回应。值得观察的方向包括：1）后续 Codex 版本更新是否会发布针对指令遵循度的专项改进，或推出更细粒度的“遵循度”控制参数；2）社区是否会总结出针对 5.5xhigh 的最佳 AGENTS.md 编写长度与格式规范；3）其他基于大模型的编程助手（如 Claude、Copilot 等）是否会在高推理版本中面临类似的可控性下降问题。

来源：V2EX (创意工作者社区)