老板、项目负责人、内部实施负责人，以及正在搭多 Agent 协同链路的人。
这页把本地真实工作流里最容易混的东西拆开讲清楚：谁负责什么、任务怎么流转、哪些工作该给 Codex、哪些该给 Claude、哪些必须由你自己拍板，以及这套系统为什么会失效。
老板、项目负责人、内部实施负责人，以及正在搭多 Agent 协同链路的人。
把 AI 协同从抽象概念，落成一套真实可执行的角色分工、任务路由和验收机制。
协同混乱，通常不是模型不够强，而是角色边界没画清。
你不是去做每一步执行，而是负责给出结果目标、判断优先级、卡住验收标准，以及在有 trade-off 的地方做最终决策。
凡是要看代码、改页面、补结构、跑脚本、做联调的事，优先交给 Codex，让它把推进和收口做完。
当任务更偏抽象分析、框架整理、复杂表达重构时，它适合做高层思考和结构归纳，但不一定适合承担最终交付动作。
这条链路真正的价值，是把消息、文件、工具和工作台接起来，让系统之间不是靠手工复制粘贴协作。
一旦把循环稳定下来，AI 才会从“偶尔帮忙”变成“持续参与生产”。
不要先给工具动作，先给你要的结果是什么、页面最后要长成什么样、验收标准是什么。
判断哪些是落地任务、哪些是分析任务、哪些是必须你拍板的决策点，再把任务路由到合适角色。
让 ACP 和工作台承担系统间传递，让执行者更专注在推进任务本身，而不是卡在信息传递上。
不是看它“有没有努力”，而是看结果有没有达标，哪些要继续改，哪些可以直接进下一步。
路由清楚之后，效率提升来自减少返工，而不是单次回答更漂亮。
如果你已经看懂协同模式，下一步最自然的是继续看执行拓扑和资料中心其他专题。