Agent 选型四步法
定场景 → 定维度 → 跑测试 → 算成本，四步顺序不能乱。不是选最好的工具，是按任务类型分工。
简介
Agent 选型四步法是小普在 Vibe Coding 工具选型实践中总结的方法论。面对 Claude Code、Codex、Pi Agent 等众多 Agent 工具，选型没做好，工具再多也是负担。这四步从场景出发，用数据说话，最终落到成本核算，帮助开发者找到最适合自己工作流的 Agent 组合。
核心理念：没有一个 Agent 能通吃所有场景。正确的做法是按任务类型分工 —— 冷启动用擅长规划的工具，精修用执行精准的工具，个性化工作流用自由度高的工具。
四步详解
第一步：定场景
最先做、也最容易被跳过的一步。先搞清楚自己的核心场景：
- 从零搭新项目：需要 Agent 有主动规划能力，能想架构、定规范、拆模块
- 在已有代码库里做修改：需要 Agent 精准执行，不越界、不乱改
- 单人开发 vs 团队协作：影响工具选择和配置复杂度
场景没搞清楚，后面看再多数据都是白搭。这一步决定了后续维度的权重分配。
第二步：定维度
对个人开发者来说，三个维度最值得关注：
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任务完成率：Agent 解决真实编程问题的能力。两大公开评测：
- SWE-bench Verified：用真实 GitHub bug 单考 Agent，相当于用真实工作任务打分。Claude Code 88.6%，Codex 88.7%，差 0.1 个百分点
- Terminal Bench 2.0：看 Agent 在命令行里能独立完成多少任务。Codex 82%，Claude Code 69.4%，涉及终端操作 Codex 明显更稳
- Pi Agent 无独立成绩，因为它不绑定模型，成绩取决于底层模型
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上下文效率：Agent 一次能记住多少项目背景。Claude Code 和 Codex 量级接近，差异在内置系统指令。Pi Agent 只占约 400 Token 系统提示词，几乎把所有空间留给项目代码。Anthropic 后续也砍掉了 80% 系统提示词，与 Pi 方向一致
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成本效率比：Codex 完成相同任务的 Token 消耗约为 Claude Code 的 1/4；Pi Agent 完全不绑定模型，哪个便宜好用就接哪个，成本弹性最高
第三步：跑测试
把自己真实的任务类型拿去跑，比看任何评测数据都直接。三类任务分开测：
- 冷启动任务：从零搭一个功能模块
- 精修任务：单文件修改、函数重构
- 跨文件重构任务：涉及多个文件的改动
每类场景下三个 Agent 的行为差异会很明显。只看 Benchmark 不实测，等于拿别人的需求选自己的工具。
第四步：算成本
把日常使用频率 × 单次 Token 消耗，换算成月度费用，再对比订阅价格。算清楚再选，不要靠感觉。
以 Codex 的 Token 效率优势为例，如果月均高频使用，Token 消耗差可能超过订阅价差，这时候选 Codex 比选 Claude Code 更经济。反之，低频但每次任务复杂的情况，Claude Code 的自主规划能力带来的时间节省可能更有价值。
实用结论
按四步法走下来的典型选型结论：
| 任务类型 | 推荐工具 | 理由 |
|---|---|---|
| 从 0 到 1 冷启动 | Claude Code | 主动规划、想架构、定规范 |
| 从 1 到 N 精修 | Codex | 精准执行、终端操作更稳、Token 效率高 |
| 个性化工作流 | Pi Agent | 不绑定模型、成本弹性最高、上下文空间最大 |
这不是”选最好的”，而是”按任务分工”。三个 Agent 可以共存于同一个 VS Code 工作区，通过最高指令软链接法共享项目上下文。