25+ Claude Code/Codex Agent 无人值守循环：Terra 的批量研究实战

一句话结论

在一个每天为 22 个城市研究和整理活动的网站中，作者发现 Sonnet 5、GPT-5.6 Terra 甚至 Haiku 都能稳定完成同一类任务，远低于 Opus 的额度压力；但这不是受控模型横评。

测试环境

• 项目：aievents.now；每个城市一个 Agent，每天早晨研究和整理未来活动。

• 规模：约 25 个 Agent 连续运行一个月；22 个城市；单个城市运行约 30 分钟；通过 cronloop 运行 Claude Code 与 Codex。

• 对照：作者把城市 Agent 从 Opus 切换/试验到 Sonnet 5、GPT-5.6 Terra 和 Haiku，目标是找出最便宜且足够可靠的模型。

• 评价标准：没有正式分数；作者关注幻觉、遗漏活动、运行时长、5 小时额度和长期日志表现。

输入/配置

原帖没有公开完整 prompt、模型 snapshot、temperature、工具权限或逐次输出；公开的是可复用的 Agent 运营流程：

1. 给每个 Agent 明确完成时限，防止记忆/指令增长造成 workflow explosion。

2. 将城市运行错峰，每个下一个城市延后 15 分钟，使并发约为 3。

3. 先用小模型做成本/质量试验，选择能稳定完成任务的最低成本模型。

4. 保存每次运行的完整日志，并让 Agent 分析最近 N 次运行、发现低效点和更新指令。

5. 每次运行结束把学习写入持久 Markdown，下一次开始先读取；作者称数周后明显减少重复研究和错误。

结果数据

• 作者称 Sonnet 5、GPT-5.6 Terra 和 Haiku 对该活动研究任务“非常稳健”，质量大致接近 Opus，同时显著减少使用量；原帖没有给出逐模型成功率。

• 约 30 分钟/城市、15 分钟错峰和并发约 3 是作者实际配置，可作为复现实验的起点。

• 持久记忆帮助 Agent 记录失效来源、低质量场馆和可复用 JSON endpoint；这是工作流收益，不是 Terra 单模型能力的独立测量。

结论

Terra 有现实证据适合作为长时间批量研究/整理 Agent 的中档执行模型，尤其当任务可以限时、错峰、记录日志并自动复核。它不应被直接升级为需要最高质量的规划器；先用自己的任务日志比较 Luna/Terra/Sol/其他模型。

局限

• 单一项目、单一作者、无盲测、无固定任务集和无逐题数据，属于 field report。

• “大致和 Opus 一样好”是个人总体观察，不能解释复杂任务、语言或网站变化下的表现。

• cronloop、订阅额度和 Agent 工具链会影响成本与稳定性，不能直接等同 API 价格。

复现步骤

1. 选取相同城市/主题的 20–30 个研究任务，固定来源清单、工具和完成时限。

2. 用 Terra、Luna、Sol 和一个基线模型各运行至少 10 次；错峰控制并发。

3. 保存每次输入、工具调用、输出、耗时、token、费用、幻觉、遗漏和人工修订。

4. 加入持久 Markdown 记忆与无记忆对照，分别报告模型效果和记忆工作流效果。