先说结论
云端 Agent 能够 24 小时在线，不代表它就能 24 小时干活。云端机器解决了供电、网络和持续运行的问题，但能否真正完成工作，还取决于执行权限、上下文是否完整，以及 Agent 自身的工作机制是否可靠。
这段时间实际使用下来，我更倾向于先把 Codex 放在自己的电脑上执行任务。等任务流程跑通、足够稳定，再考虑迁移到云端。这不是要否定云端 Agent，而是现阶段为了生产效率和可控性作出的选择。
在线是一回事，干活是另一回事
一台云端机器可以不受我下班、出门和电脑休眠的影响。它可以定时唤醒任务，也可以在我不看屏幕时继续运行。仅从基础设施来看，这确实是很大的优势。
但真正的生产任务远不止“让一台机器保持运行”。例如自动发布文章，Agent 需要找到正确的内容和项目文件，访问发布平台，调用合适的工具，处理页面变化，并在失败后判断该怎么继续。只要其中一个环节无法执行，机器即使始终在线，任务也不会因此自动完成。
24 小时在线是机器的属性，可靠交付才是 Agent 的能力。
比起网络，权限更难由自己解决
最初吸引我使用云端 Agent 的一个原因，就是不需要自己照顾电脑和网络。可实际折腾过后，遇到的麻烦并不主要是机器有没有电、网络有没有断，而是有些操作根本不在我的控制范围内。
本地网络不稳定，可以检查代理、调整配置、换网络；电脑需要持续运行，可以设置电源和系统。但在第三方托管的 Agent 环境里，能不能访问某个目录、安装依赖、使用浏览器、保留会话状态，往往要看平台提供了什么权限。权限被沙箱限制时，不是自己多调试几次就一定能解决。
这不意味着沙箱没有必要。平台要控制安全风险，当然有理由设置边界。只是从使用者的角度看，机器不是自己的，很多能力就不由自己决定。 这里讨论的是第三方托管的 Agent 服务；自己管理的云服务器，控制权又是另一回事。
上下文也不会因为搬到云端就自动齐全
还有一个容易被低估的问题是上下文。一个 Agent 要理解任务，不只是读懂聊天记录或任务书，还可能需要项目代码、规则文档、脚本、软件依赖、数据库和浏览器登录状态。
现在我的工作习惯，是把长期目标和任务判断保存在 Page 文档里，让本地 Codex 在对应项目目录中执行。这样一来，资料与实际执行环境有明确的分工。云端 Agent 可以读取交给它的文档，但它不会因此自动拥有本地项目的全部文件、工具配置和登录环境。迁移这些东西，需要额外的配置与维护。
我确实遇到过内容分发任务在云端没有完成、换到本地 Codex CLI 后完成的情况。这不能直接证明失败一定源于权限或上下文，但足以提醒我：换一台机器执行，不等于原有工作能力也一并迁移了过去。
Harness 不成熟，模型再强也可能卡在最后一步
Agent 的能力不只取决于模型。支撑模型执行任务的 Harness，同样重要：怎样管理工具调用、权限审批、会话恢复、错误重试、状态保存，以及把结果交还给用户，都会影响工作能否持续推进。
目前使用的一些云端 Agent，给我的感受是演示效果与长期生产之间还有距离。它可能已经能完成某个动作，但遇到环境变化、会话中断或工具限制时，还不能足够稳定地接着干。这个判断来自个人使用经历，不代表所有云端 Agent 都是如此。
对于生产任务来说，真正消耗时间的往往不是第一次操作，而是出错后反复恢复、重新配置和检查结果。一个需要频繁人工救场的 Agent，即使全天在线，也谈不上全天自主工作。
先在自己的机器上做，再考虑外包出去
这有点像经营一家企业。很多事情可以外包，外包确实能够省下管理基础设施的精力，但有些关键环节交给别人以后，就不再完全受自己控制。还没有跑顺的流程，直接外包出去，往往只是把问题换了一个地方。
所以目前的顺序很简单：先用本地 Codex 把任务跑通，明确需要哪些文件、工具和权限；在实际工作中反复验证，让失败处理和结果检查成为流程的一部分；等到任务足够成熟，再选择适合持续在线运行的部分迁移到云端。
本地也不是没有代价。自己的电脑需要供电、联网、维护和安全管理；而且本地 Codex 执行工具，不等于模型推理也在本地完成。但至少在当前阶段，这些成本与限制相对更容易由自己掌握。
云端 Agent 仍然值得期待，也可能是很多任务最终更合适的运行环境。只是对我来说，部署在哪里应该是流程成熟后的选择，而不是先决定必须上云，再想办法让任务适应它。
比起让 Agent 24 小时在线，我更在意它能不能把事情做完。
