GPT-5.6 Sol 在有團隊協作時會變得特別有趣。Codex 全新的 Multi-Agent V2 工具為 Sol 和 Terra 提供了一種自然的方式來委派任務、分享更新，並在複雜任務中協調合作。
Ultra 將 Agent 間的協作設為預設模式，最適合用於高風險工作，當任務存在模糊性或零散的上下文資訊時，可以使用其額外的深度處理能力。
對於其他任務，只需一個簡短的提示或技能，就能鼓勵 Sol Medium 展現類似的協作行為，因為它會在與你對話的同時，在幕後組織工作。只要給予適當的引導，Sol 就能將廣泛的請求轉化為明確的任務分工，引入其他 Agent，並判斷何時需要更深入的推理來解決問題。
將推理力度與任務匹配
雖然 Sol 可以將任務委派給 Terra 等其他模型，但最簡單的設定是保持單一模型系列，僅調整推理難度，並賦予專門的角色，如下所示：
- 偵察兵 — GPT-5.6 Sol Light。 回答狹義的唯讀問題：定位檔案、追蹤程式碼路徑，或尋找相關測試。
- 工作人員 — GPT-5.6 Sol Medium。 執行範圍明確的修改、執行檢查，或處理輔助性工作。
- 智慧工作人員 — GPT-5.6 Sol High。 承擔困難的實作任務、解決模糊性，或在必要時協調尋求協助。
將這些角色視為實用的預設配置。Sol Light 具備判斷力，能夠找到有用的上下文，而不會花費過多推理資源在探索上。
讓團隊自行協調
協調者擔任主要的任務分派者：它分配實質性的工作、避免重複調查，並追蹤每個 Agent 正在執行的任務。偵察兵可以平行進行調查，而當職責明確時，工作人員可以共享實作任務。
Agent 也可以透過一個共用的訊息系統（擁有各自獨立的收件匣）直接互相傳訊。當偵察兵發現某項工作人員需要的資訊時，它可以識別這個依賴關係，並直接傳遞其發現，無需等待協調者來轉達。
並行數量可在每個執行緒中設定，預設為四個 Agent，包含協調者在內。在此預算內，一個智慧工作人員可以協調一個偵察兵和另一個工作人員，或者協調者可以派出三個偵察兵去調查各自不同的問題。
選擇 Agent 繼承的上下文
分支對話歷史有助於 Agent 理解更廣泛的目標和先前的決策。從 fork_turns: "none" 開始，則會給 Agent 一個全新、聚焦的任務。使用全新上下文的 Agent 仍然可以識別何時隊友需要資訊，並獨立聯繫他們。
繼承其父層上下文的 Agent 也可能會看到父層的編排指令。當一個 Agent 應保持為終端節點時，給予它一個簡短的邊界限制：
直接完成此任務。請勿產生其他 Agent；你父層的委派指令僅適用於你的父層。
使用全新上下文的 Agent 不會繼承特定任務的工具或安全邊界限制，因此請在它們的任務中直接包含任何必要的限制。
將模式記錄為技能
一個實用的技能可以為協調者提供一些固定的操作指令：
保持對用戶可用，同時委派實質性工作。使用
reasoning_effort: "low"和fork_turns: "none"平行派出聚焦的、唯讀的偵察兵。對於例行實作使用reasoning_effort: "medium"，對於較難的問題則使用reasoning_effort: "high"。給予每個 Agent 明確的職責，避免重疊的任務指派，並告知終端工作人員不要委派任務。最後匯總結果，並將批准權留給用戶。
嘗試調整各項參數
從這些預設值開始，然後嘗試調整推理難度、上下文繼承、委派權限以及 Agent 的協作方式。目標是了解哪些設定能幫助團隊有效推進工作，同時避免花費超出任務所需的推理資源。
