Codex Parallel Agents: Cách chạy nhiều tác vụ Codex cùng lúc

Bạn đang có một task Codex chạy dở, một bản sửa lỗi muốn bàn giao, một bộ test cần bổ sung độ phủ, và một đợt refactor cứ bị hoãn mãi. Cả bốn việc này độc lập với nhau. Chẳng có lý do gì để chúng không thể chạy cùng lúc — trừ một lý do thực tế: chỉ cần trỏ hai phiên Codex vào cùng một checkout là chúng bắt đầu ghi đè lên các chỉnh sửa của nhau. Thứ bạn muốn là chạy song song, nhưng nhận lại lại là một màn merge mà bạn chẳng hề yêu cầu.

Chạy nhiều task Codex cùng lúc không hẳn là một tính năng bật lên là xong, mà là một cách thiết lập bạn phải tự sắp đặt. Có ba hướng: task trên cloud của Codex, nhiều phiên CLI cục bộ, và subagent trong cùng một phiên. Mỗi hướng đều mang lại khả năng chạy song song thực thụ, và mỗi hướng đều có một kiểu lỗi lộ ra ngay khi các thao tác ghi chồng lên nhau. Bài viết này đi qua cả ba hướng, kèm câu lệnh và lỗi cụ thể ở từng bước, rồi chỉ ra lúc nào thì một bảng task sẽ tiếp quản.

Bảng task đó chính là Sharkly. Bạn đã có Codex rồi. Sharkly nằm ở tầng trên: nó chạy Codex như một Runtime và biến mỗi lượt chạy song song thành một Task với checkout biệt lập riêng, log riêng, và người review riêng. Bài viết sẽ đề cập phần thiết lập thủ công trước, vì bạn nên hiểu rõ thứ mình đang tự động hóa trước khi tự động hóa nó.

Tóm tắt nhanh

Codex parallel agents nghĩa là chạy nhiều task Codex cùng lúc thay vì lần lượt từng cái. Có ba cách: task trên cloud của Codex (mỗi task trong một môi trường biệt lập, theo tài liệu của OpenAI), nhiều phiên codex CLI cục bộ, hoặc subagent trong một phiên. Nguyên tắc chi phối tất cả là mỗi đơn vị công việc một bản làm việc riêng: cấp cho mỗi task một git worktree riêng để các chỉnh sửa đồng thời không bao giờ đụng vào cùng file. Cách này chạy tốt với một vài task. Vượt qua mức đó, việc theo dõi agent nào làm gì và review từng kết quả riêng lẻ sẽ trở thành nút thắt, và đó chính là tầng mà Sharkly bổ sung.

Ba cách chạy Codex song song

Hãy chọn hướng dựa trên nơi công việc chạy và mức độ bạn cần quan sát, chứ không phải dựa trên cái nghe có vẻ mạnh mẽ nhất.

Dùng task trên cloud của Codex khi công việc đã được khoanh vùng rõ ràng và bạn thấy ổn với việc kiểm tra lại sau. Dùng phiên CLI cục bộ khi bạn muốn điều hướng từng lượt chạy ngay lúc nó diễn ra. Dùng subagent khi công việc chủ yếu là đọc, bởi các agent được sinh ra dùng chung một thư mục làm việc và, theo hành vi subagent của Codex, phiên sẽ chờ tất cả chúng rồi trả về một câu trả lời hợp nhất. Kiểu cuối này không phù hợp với việc ghi song song: các agent cùng lúc sửa code sẽ tạo ra xung đột, và một bản tóm tắt duy nhất thì không thể review từng phần một.

Từng bước: chạy nhiều task Codex cục bộ mà không đụng nhau

Hướng cục bộ là hướng nhiều người chọn đầu tiên, và cũng là hướng vỡ đầu tiên. Đây là cách thiết lập trụ được.

Bước 1. Cấp cho mỗi task một checkout riêng. Một git worktree là thư mục làm việc thứ hai dựa trên cùng một repository, nằm trên nhánh riêng của nó. Tạo một cái cho mỗi task:

git worktree add ../app-authfix -b fix/token-refresh
git worktree add ../app-tests   -b test/checkout-coverage
git worktree add ../app-refactor -b refactor/api-client

Lỗi nếu bạn bỏ qua bước này: hai phiên codex trong cùng một thư mục sửa cùng những file, lượt ghi sau thắng một cách âm thầm, và cả hai đều báo thành công. Bạn sẽ phát hiện mất mát lúc review, hoặc trên production.

Bước 2. Khởi động một phiên Codex cho mỗi worktree. Mở terminal trong từng thư mục và chạy Codex ở đó:

cd ../app-authfix && codex

Lỗi nếu bạn bỏ qua bước này: một phiên với bốn mục tiêu trong ngữ cảnh sẽ trôi dạt giữa chúng và mất dấu thay đổi nào thuộc task nào.

Bước 3. Viết script cho những task không cần người ngồi trực bàn phím. Với một task khép kín, chế độ không tương tác sẽ chạy đến hết mà không hỏi gì:

cd ../app-tests && codex exec "add tests for the checkout flow until coverage passes"

Lỗi nếu bạn bỏ qua bước này: bạn ngồi trông chừng những phiên vốn chẳng cần đến bạn, làm mất luôn ý nghĩa của việc chạy chúng song song.

Bước 4. Merge có chủ đích, từng nhánh một. Mỗi worktree là một nhánh, nên hãy review và merge chúng riêng rẽ. Đừng bao giờ để các agent merge công việc của nhau. Lỗi nếu bạn bỏ qua bước này: ba nhánh đổ về cùng lúc, xung đột lộ ra trong merge commit, và bạn không còn phân biệt được thay đổi của agent nào gây ra nó.

Để biết cách dọn dẹp worktree gọn gàng sau đó, xem quản lý worktree cho coding agent mà không phải khổ sở dọn dẹp. Cùng một mô thức worktree cũng là nền tảng cho việc chạy nhiều Claude Code agent; nó được thiết kế độc lập với runtime.

Khi cách tự làm bắt đầu hết mở rộng được

Worktree giải quyết được chuyện đụng nhau. Nhưng chúng không giải quyết mọi thứ, và bức tường tới gần hơn bạn tưởng.

Với ba bốn task thì cách thiết lập này vẫn trụ được. Tới tám task, mớ terminal xếp kín màn hình không còn là không gian làm việc nữa mà thành bài kiểm tra trí nhớ. Các thất bại không kịch tính; chúng tích tụ dần:

• Bạn mất tấm bản đồ. Cửa sổ nào là bản sửa auth? Cái nào đã xong? Cái nào hỏng từ hai mươi phút trước và từ đó ngồi không? Trạng thái chỉ nằm trong đầu bạn và cứ thế trôi khỏi màn hình.
• Việc review không có đường nối. Kết quả của mỗi phiên là một bức tường scrollback. Không có bản ghi riêng cho từng task về những gì nó đụng tới, những gì nó chạy, và nó dừng ở đâu, nên bạn không thể chấp nhận kết quả này và loại bỏ kết quả kia một cách rạch ròi.
• Không có gì được chia sẻ. Vừa lúc đồng đội cần xem tiến độ, bạn lại phải copy diff vào một luồng Slack. Công việc là thật nhưng vô hình.

Đây chính là ba vấn đề mà mọi quy trình parallel-agent đều hội tụ về, và là lý do các đội tìm đến những công cụ chuyên dụng để quản lý parallel coding agent khi số lượng tăng lên. Biệt lập là bài toán đã có lời giải. Còn khả năng quan sát và review thì chưa — ít nhất là không phải với một mớ terminal xếp kín màn hình.

Bảng task bổ sung được gì

Đây là lúc tầng nằm trên agent chứng minh được giá trị của nó. Trong Sharkly, một Task là bản ghi chung cho một đơn vị công việc, và chạy nhiều task Codex song song trở thành chạy nhiều Task song song.

Mỗi Task tự động chiếm một git worktree biệt lập, nên parallel agent trong worktree biệt lập không còn là thứ bạn phải viết script nữa mà trở thành mặc định. Mười Task trên cùng một repository, không chia sẻ trạng thái, không phải gõ tay git worktree add. Runtime đảm nhiệm việc sửa vẫn là Codex; phần biệt lập được dựng lên xung quanh nó.

Điểm mấu chốt nằm ở việc phân chia công việc. Agent nghiên cứu, thực thi, kiểm thử và báo cáo. Con người định hướng, cấp quyền và chấp nhận kết quả. Tự động hóa dừng lại ở đúng chỗ cần đến phán đoán của đội ngũ. Vì vậy mỗi lượt chạy giữ log thực thi riêng với trigger, các lệnh gọi công cụ, và điểm dừng, còn kết quả cuối cùng trả về cho Task thay vì trôi qua trong terminal. Ngữ cảnh, tiến độ, điểm tắc, kết quả và bước review của con người luôn hiển thị từ lúc đưa ra yêu cầu đến lúc phát hành, và bạn review từng cái một thay vì đọc bản tóm tắt của các bản tóm tắt. Về khía cạnh báo cáo, xem cách theo dõi công việc mà AI coding agent đã hoàn thành.

Sharkly không thay thế Codex. Nó bổ sung tầng task, checkout, ngữ cảnh và review dùng chung quanh agent mà bạn đang chạy. Nếu bạn chỉ chạy một phiên Codex tại một thời điểm, bạn không cần nó. Còn nếu bạn đang chạy nhiều phiên trên một codebase và bị mất mạch, đó chính là bài toán nó sinh ra để giải. Bạn có thể tự dựng cách thiết lập worktree ở trên bằng tay, hoặc chạy các task Codex hiện có của mình qua Sharkly và để quy trình giữ trạng thái thay bạn.

Danh sách kiểm tra bạn có thể áp dụng ngay hôm nay

• Một git worktree cho mỗi task, mỗi cái trên nhánh riêng. Không để hai task dùng chung một checkout.
• Một phiên Codex cho mỗi worktree, hoặc codex exec cho những task không cần đến bạn.
• Chỉ dùng subagent cho công việc thiên về đọc; giữ các thao tác ghi đồng thời ở những checkout tách biệt.
• Merge từng nhánh một, và review từng nhánh trước khi nó được hợp nhất.
• Lưu bản ghi về task nào là task nào, mỗi task đã đụng tới gì, và kết quả của nó ở một nơi mà đồng đội có thể thấy.
• Khi mớ terminal không còn vừa trong đầu bạn nữa, hãy chuyển việc theo dõi và review sang một bảng Task để mỗi lượt chạy trả kết quả về một chỗ chung.

Câu hỏi thường gặp

Codex có thể chạy nhiều task cùng lúc không? Có. Codex cloud chạy task trong những môi trường biệt lập theo tài liệu của OpenAI, còn ở cục bộ bạn có thể chạy nhiều phiên codex cùng lúc. Ràng buộc nằm ở checkout chứ không phải ở Codex: hãy cấp cho mỗi task cục bộ một git worktree riêng để các chỉnh sửa không đụng nhau.

Tôi có thể chạy bao nhiêu Codex agent song song? Bao nhiêu cũng được miễn là máy và hạn mức model của bạn cho phép. Nhưng trần thực tế thấp hơn: đó là số kết quả đồng thời mà một người thực sự có thể review. Vượt quá một vài cái, giới hạn sẽ là việc theo dõi và review chứ không phải năng lực tính toán.

Tôi có cần worktree không, hay chỉ cần mở thêm terminal là được? Mở thêm terminal trong cùng một thư mục nghĩa là ghi đồng thời vào cùng những file và bị ghi đè âm thầm. Worktree cấp cho mỗi phiên thư mục và nhánh riêng, và đó chính là thứ khiến việc chạy song song cục bộ trở nên an toàn. Xem git worktree cho AI coding agent.

Subagent của Codex khác gì với task song song? Subagent chạy bên trong một phiên, dùng chung thư mục làm việc của phiên đó, và trả về một câu trả lời hợp nhất, phù hợp với việc đọc và phân loại. Task song song là những lượt chạy riêng biệt với checkout riêng, đúng thứ bạn cần cho việc ghi đồng thời và review độc lập.