SakanaAI Fugu 使用指南：如何在 Codex 里启用多智能体模型

SakanaAI/fugu 最值得普通开发者关注的地方，不只是“它是一个多智能体模型”，而是它已经给了很直接的 Codex 使用入口。

如果你想搜索的是：

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Fugu 怎么安装
SakanaAI Fugu 怎么用
Codex 怎么接入 Fugu
codex-fugu 是什么

那这篇就按安装教程来写。

官方入口：

• GitHub 仓库：SakanaAI/fugu
• 产品页：Sakana Fugu

Fugu 适合先拿来做什么

在安装之前，先明确一点：Fugu 不一定适合所有任务。

它更适合复杂、多步骤、需要模型协作和验证的开发任务，比如：

• 阅读一个代码仓库并总结结构；
• 定位 bug；
• 修改代码后继续跑测试；
• 做代码审查；
• 分析复杂报错；
• 设计工程方案；
• 处理需要长链路推理的任务；
• 做论文复现、科研分析、安全分析等高难任务。

如果只是问一个很简单的问题，比如“Python 怎么读文件”，普通模型已经够用。Fugu 更适合你希望 AI 多想几步、多检查几轮的场景。

安装前先确认

根据 SakanaAI/fugu README，官方的一行安装方式支持：

• Ubuntu；
• macOS。

Windows 用户，或者一行安装没有完成的情况，需要走官方手动安装说明。

安装前建议先确认几件事：

• 你当前环境能访问 https://sakana.ai/；
• 终端里有 curl；
• 你知道自己是在 Ubuntu、macOS 还是 Windows；
• 你已经有可用的 Codex 环境；
• 如果公司网络有代理或防火墙，先确认能下载安装脚本。

如果你在 EU/EEA 地区，还要注意官方页面提到的可用性限制：Fugu 当前在 EU/EEA 暂不可用，因为 Sakana 还在处理 GDPR 和欧盟相关合规要求。

一行命令安装 Fugu

官方 README 给出的安装命令是：

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curl -fsSL https://sakana.ai/fugu/install | bash

这行命令做的事情很直接：从 Sakana 官方地址拉取安装脚本，并交给 bash 执行。

如果你习惯更谨慎一点，也可以先只下载脚本内容看一眼，再决定是否执行。比如：

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curl -fsSL https://sakana.ai/fugu/install

确认来源和内容没问题后，再执行官方安装命令。

这类 curl | bash 命令虽然方便，但本质上是在执行远程脚本。建议只从官方 README 或官方文档复制，不要从来路不明的文章、评论区或截图里复制。

启动 codex-fugu

安装完成后，官方 README 给出的启动方式是：

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codex-fugu

如果命令能正常启动，就说明 Fugu 已经接进 Codex 使用流程。

你可以先用一个小任务测试，而不是一上来就丢一个很大的仓库问题。比如：

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请阅读当前项目结构，说明主要目录分别做什么。

或者：

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请检查最近的改动，找出可能影响构建或发布的风险点。

这种任务足够具体，又不会太重，适合用来观察 Fugu 的输出风格、速度和稳定性。

安装后建议这样测试

第一次使用 codex-fugu，建议按这个顺序来：

1. 先问一个仓库结构问题；
2. 再让它看一个具体文件；
3. 再让它分析一个小 bug；
4. 最后再让它处理跨文件任务。

比如可以这样逐步测试：

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先浏览这个仓库，告诉我入口文件、内容目录和构建脚本分别在哪里。

然后：

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请检查 content/post/2026/06/127/index.zh-cn.md 的 front matter 是否完整。

再进一步：

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请找出这篇文章有没有标题、slug、description 不匹配的问题，并给出修改建议。

这种从小到大的方式更稳。你可以先判断它是否理解当前项目，再决定是否把更复杂的任务交给它。

适合交给 Fugu 的 Codex 任务

Fugu 的定位是把多智能体协作封装成一个模型/API，所以它更适合“需要多轮思考”的任务。

1. 代码审查

适合这样提问：

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请以 code review 的角度检查当前未提交改动，优先找 bug、回归风险和缺失测试。

这类任务需要阅读多个文件、理解上下文、判断风险。相比简单问答，更能体现多智能体协作的价值。

2. Bug 定位

适合这样提问：

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这个功能现在报错，请先根据日志定位可能原因，再检查相关文件，最后给出最小修复方案。

Bug 定位通常需要分步骤排查。Fugu 这类系统适合把“分析、验证、修复建议”串起来。

3. 跨文件改造

适合这样提问：

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请把这个配置项从硬编码改成统一读取环境变量，并检查相关测试是否需要更新。

跨文件改造容易漏边界。使用 Fugu 时，最好要求它先说明影响范围，再动手修改。

4. 文档和教程整理

适合这样提问：

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请根据当前 README 和代码结构，整理一份新手安装与运行指南。

这类任务需要读资料、抽结构、写成可执行步骤，也比较适合 Fugu。

5. 高难度分析任务

如果是科研、论文复现、安全分析、长链路工程排查，可以考虑使用 Fugu Ultra。

但日常开发任务不一定需要一上来就用 Ultra。先用普通 Fugu 测试成本、速度和效果更稳。

Fugu 和 Fugu Ultra 怎么选

Sakana 官方页面提到，Fugu 有两个模型：

• Fugu
• Fugu Ultra

可以简单理解为：

日常建议：

• 普通开发任务先用 Fugu；
• 多文件复杂任务先用 Fugu 试一轮；
• 如果结果不够深入，再考虑 Fugu Ultra；
• 高成本、高风险任务不要只看模型回答，要配合测试和人工复核。

Windows 用户怎么办

官方 README 提到，一行安装支持 Ubuntu 和 macOS。Windows 用户，或者安装没有完成时，需要按官方手动指南处理。

如果你在 Windows 上使用，建议优先考虑这几种方式：

• 使用 WSL Ubuntu；
• 在 macOS 或 Linux 机器上安装；
• 查看 Sakana 官方控制台或文档里的 Windows 手动步骤；
• 避免直接把 Linux/macOS 的 shell 命令硬套到 PowerShell。

尤其是：

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curl -fsSL https://sakana.ai/fugu/install | bash

这是 bash 命令，不是 PowerShell 原生命令。Windows 上如果没有 bash 环境，直接运行很可能失败。

常见问题

1. curl 命令失败

先检查网络：

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curl -I https://sakana.ai/fugu/install

如果连不上，可能是网络、代理、证书或防火墙问题。

2. bash 找不到

说明当前环境没有 bash，Windows PowerShell 下常见。

解决思路：

• 换到 WSL；
• 换到 macOS/Linux；
• 按官方手动安装说明处理。

3. codex-fugu 命令找不到

可能原因：

• 安装没有成功；
• 命令没有加入 PATH；
• 当前终端没有重新加载环境变量；
• 安装脚本只对当前 shell 生效。

可以先重新打开终端，再试：

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codex-fugu

如果仍然不行，就回到官方安装说明检查路径配置。

4. 速度比普通模型慢

这不一定是异常。

Fugu 背后是多模型协作，复杂任务可能会有更多内部步骤。它适合拿来换更强的复杂任务处理能力，但不一定适合所有轻量问答。

5. 能不能上传公司代码

要谨慎。

官方页面提到 Fugu 支持按数据、隐私、合规要求排除特定 provider 或模型。但如果你要处理公司代码、客户数据、安全漏洞、专利资料，仍然应该先确认组织的数据策略和模型池配置。

使用建议

第一次用 Fugu，不建议直接把最大、最复杂的任务丢进去。

更稳的方式是：

1. 用一个小仓库测试；
2. 让它先读结构；
3. 再给一个小 bug；
4. 再尝试跨文件修改；
5. 最后再处理复杂工程任务。

提示词也尽量具体，比如：

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请先阅读相关文件，再给出修改计划。确认影响范围后，只修改必要文件。完成后说明你检查了什么。

这类约束能让结果更可控。

一句话总结

如果你只是想了解 Fugu 是什么，可以把它理解为“把多智能体系统包装成一个模型/API”。

但真正值得动手试的，是它给 Codex 提供的安装入口：

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curl -fsSL https://sakana.ai/fugu/install | bash
codex-fugu

对于日常开发者来说，Fugu 最适合用来处理代码审查、bug 定位、跨文件改造、复杂文档整理和长链路工程任务。先从小任务开始测试，再决定要不要把它放进你的日常 Codex 工作流。