使用 Codex进行大型项目重构时速度过慢，如何优化 AI 编程工作流？

各位大佬好，最近在尝试使用 AI 辅助重构一个比较老的项目，目前整体流程是使用Codex 进行。 目前我的工作流大概如下： 首先使用主 Agent（gpt-5.6-sol）分析整个项目，梳理架构，并拆分重构任务； 根据分析结果制定任务清单； 主Agent和子 Agent（gpt-5.6-Terra）并行执行任务； 大任务完成后，通过 open-code-review 进行 Diff 审查； 小任务完成后，让子 Agent 进行一次审查； Review 阶段目前统一使用OpenCodeReview这个项目（gpt-5.6-Terra） 目前遇到的主要问题是： 整体开发速度非常慢，其中最大的瓶颈感觉是在代码审查阶段： 每次 open-code-review 都需要消耗大量时间； Terra 模型速度较慢，一个 Diff 审查经常需要等待很久； 由于重构任务本身周期较长，大量时间花费在等待 AI Review，而不是实际修改代码。 所以想请教一下各位： 大型项目 AI 重构时，你们一般采用什么样的 Agent 工作流？ Code Review 这一环节如何设计，才能兼顾质量和速度？ 有没有比较成熟的 Codex / Claude Code / Cursor 这类 AI 编程 Agent 工作流可以参考？ 希望听听各位大佬的实践经验。