2026 年的 AI Agent 工具格局，已经不是"单一神器"的故事了。Claude Code、Codex 与 Orbital 分别代表了三种路线：会话级编码助手、会话级编码助手、以及项目级 Agent 管家。本文从上下文归属、Agent 切换、任务队列、预算审批、子 Agent 委派五个维度横向对比这三款 AI Agent 工具，帮你快速判断：agent 是可替换的，而项目上下文才是你真正的资产。

先回答核心问题：你的项目上下文，归谁所有？

先描述一个 2026 年非常典型的场景：

你和 Claude Code 讨论方案聊到第三轮，它弹出「You're out of usage credits」。你的 Codex 额度还很充足，但 Codex 对这个项目一无所知——目标是什么、前两轮拍板了哪些结论、哪个文件改到一半，都得从头讲一遍。

问题不在于某一个工具不够强，而在于上下文被锁死在了"会话"里。会话一关、工具一换，积累全部作废。于是最耗脑力的"搬运上下文"这活，反而落在了人身上：重述目标、解释决策、翻找产出文件。

三款工具对这个问题给出了三种答案：

一句话总结差异：不是某一项能力的高低，而是承载状态、worker 和治理的单位是「项目」还是「会话」。

场景演示：Claude Code 额度用完，谁来接手？

在 Orbital 里，上面那个"翻车场景"是这样的：对话进行到一半某个 agent 额度耗尽，你打开 agent 选择器——每个 agent 旁边直接显示剩余额度，切到另一个 agent，说一声"你继续吧"，它读取同一份项目上下文直接接手，不需要重讲任何背景。

Orbital 的 agent 选择器：每个 AI Agent 的剩余额度直接显示在旁边，换 agent = 从同一份项目上下文接着做

关键对比 1：项目级上下文，把"会话记忆"变成"项目资产"

Orbital 的做法是把上下文从会话里拿出来，以普通文件的形式放回你的本地文件夹。每个项目维护四类由 agent 自己更新的核心记忆：

• 状态—— 项目现在是什么情况（PROJECT_STATE.md）
• 决策—— 决定了什么、为什么这么定（DECISIONS.md）
• 经验教训—— 项目一路上学到了什么（LESSONS.md）
• 产出成果—— agent 调研、撰写、构建的东西（工作空间本身，以及orbital/output/）

这些文件不是给你看的"文档"，而是每次任务开始前，Orbital 会自动组装进系统提示词的工作上下文。你打开项目目录，看到的就是下面这样的画面——左侧是 agent 不断积累的产出文件，右侧是PROJECT_STATE.md的实时内容：

Orbital 的项目上下文：普通 Markdown 文件存在你自己的硬盘上，agent 可写、你可读、可审计

这套"有界记忆"的设计在 agent_os/agent/memory_entries.py 中实现：每个记忆文件都有 token 预算，超出后旧的条目被降级到归档文件，保证注入的上下文始终干净、不矛盾。上下文接近窗口上限时，agent_os/agent/compaction.py 会先做一次"记忆 flush"再压缩历史消息。

对比意义：Claude Code 和 Codex 的记忆也主要在会话内，换个工具、换个会话，上下文就要重新喂。Orbital 让上下文成为跨 agent、跨会话、甚至跨工具的项目资产——这正是"Context is yours. Agents are replaceable."（上下文是你的，agent 是可替换的）的含义。

关键对比 2：任务队列，防止 agent"悄悄漂走"

2026 年的 Agent 工具大多支持定时任务和子 agent，这已经是标配。真正的分歧在于：你排进去的一长串任务，靠什么保证每项都有交代？

Orbital 给每个项目配了任务队列（存储在orbital/queue.json），规则非常硬：agent 必须为每一项任务声明结果——

• Completed（完成）：agent 提交简短总结，队列自动推进；
• Blocked（受阻）：agent 必须说明原因（缺凭据、需求不明确……），任务进入"需要关注"区，队列继续往前走，你随时回来解锁。

没有第三种状态。agent 想"悄悄停在中间"是不被允许的——调度器（agent_os/queue/dispatcher.py）会对没有结论的任务重新提示，最终强制标记为受阻。

Orbital 的任务队列：把任务排进去然后走开——每项完成都会成为下一项的上下文

额外的好处是连续性：上一项任务的产出已经躺在项目工作空间里，下一项任务开始时 agent 直接就能用。队列跑到一半你也能随时暂停、插话引导，再继续。

关键对比 3：预算与审批，治理归属"项目"而不是"会话"

Agent 跑起来之后，两个现实问题：钱花在哪、哪些动作必须人拍板。

Orbital 把这两件事都挂在项目维度上：

• 预算控制：每个项目可设花费上限与重置周期，界面实时展示按模型的花费明细。到阈值后按配置"暂停询问"或"直接停止"（实现见 agent_os/budget/guard.py）；
• Autonomy 预设：三档自治级别（Hands-off / Check-in / Supervised），控制 shell、文件写入、浏览器操作各需不需要审批；
• Fail-closed 审批：审批系统一旦出错，默认 DENY，绝不 ALLOW。

Orbital 的项目设置：自治级别 + 按项目的预算上限，AI Agent 的花费和权限都归项目管

对比来看：Claude Code 提供权限与运行历史，Codex 提供审批与企业审计，都算"部分覆盖"；但预算、审批和审计整体归属于项目的，目前只有 Orbital。对同时跑多个 agent、多个人共用一台机器跑任务的团队来说，这一条尤其重要。

关键对比 4：子 Agent 委派，所有 worker 共用一份上下文

Claude Code 和 Codex 都可以派子 agent 干活，但 worker 被绑定在各自生态里。Orbital 的定位不同：它自己就是项目的管理 agent，Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 乃至任意 CLI 工具都是可按任务选择的worker。

每次委派时，Orbital 会现场渲染一份"继承提示词"，把 worker 指向同一批项目记忆文件（PROJECT_STATE.md、DECISIONS.md、LESSONS.md等），并声明这些文件是权威来源、worker 只读。worker 结束任务后，管理 agent 再把结果记回项目。整个委派与生命周期由 agent_os/daemon_v2/sub_agent_manager.py 管理，agent 主循环在 agent_os/agent/loop.py。

Orbital 的委派模式：管理 agent 规划、派活、监督、记录结果，Claude Code / Codex / Gemini CLI 都只是可替换的 worker

更细一点：每个 worker 在项目里还有自己的MEMORY.md，跨多次委派积累专属经验——项目的长期记忆归项目，worker 的短期经验归 worker，互不污染。

Orbital 快速上手：4 步把项目交给 agent 管

如果觉得抽象，上手流程其实很简单（完整中文说明见 README.zh-CN.md）：

1. 安装并启动：从 Releases 下载 Windows 安装包（.exe）或 macOS 安装包（.dmg），启动后设置向导引导你配置 API Key（支持 DeepSeek、Kimi、智谱、Anthropic、OpenAI 等十余家服务商；源码运行则为git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/orbital10/Orbital后安装依赖）；
2. 创建项目：起个名字，选一个本地文件夹作为工作空间，设定 autonomy 等级——agent 的所有产出和记忆都落在这个文件夹里；

Orbital 新建项目：名字 + 本地文件夹 + 自治级别，项目上下文从此有了"家"

3. 开始对话：在聊天框输入任务，管理 agent 自己规划、派活、监督；
4. 走开：把后续任务排进队列，定时 trigger、文件监听也可以自然语言直接创建。每个完成项都会成为下一项的上下文。

怎么选？给不同场景的答案

结语：agent 是消耗品，上下文是资产

回到标题的问题：为什么项目级上下文才是你的资产？

因为 2026 年模型迭代速度只会更快，今天的主力工具明年可能就被新的替代——agent 是可替换的。但你在项目上沉淀的目标、决策、经验教训和产出文件，无论换哪个 agent 都需要。把它锁在会话里，它就随会话一起蒸发；把它变成项目文件夹里的普通文件，它就成了所有 agent 共享、持续增值的资产。

Claude Code 和 Codex 各自守着"会话"，Orbital 守着"项目"。单 agent 完成任务，项目级 agent 推动整个项目——这正是三款 AI Agent 工具最本质的分水岭。