概念/概念定义

应用背景

数据分析 Agent 既要读取表格，又要清洗字段、计算统计量、绘图，并根据报错修改处理逻辑。若每个动作都预先包装成 JSON 工具，工具数量会不断增加，跨工具组合也要多次回到模型。

概念定义

CodeAct 把可执行 Python 代码作为统一行动空间。模型可以调用已有函数与软件库、创建局部变量和辅助函数，并根据解释器返回的结果或错误，在下一轮修改此前的行动。原始研究关注代码在单次运行中承担行动；代码的持久化和复用属于另一个问题。

与程序化工具调用的边界

两者都让模型写代码。程序化工具调用的中心是已注册工具：代码负责批量调用与压缩中间结果，工具仍经过明确准入。CodeAct 的代码行动更一般，可以直接计算、使用运行环境中的库，并形成新的临时操作。因此 CodeAct 的能力面和攻击面通常都更大。

工程用法

运行环境需要隔离文件、进程、网络和凭证，并设置资源与时间上限。代码、依赖、输入摘要、执行结果和错误必须进入 trace；涉及外部写入时，仍需通过 A1 工具调度、A4 护栏和治理机制，不能因为动作以代码表达就绕过权限。

与 M5 程序性记忆的边界

一次任务中生成并运行的代码属于 CodeAct。只有当方法经过重复验证，被命名、版本化、声明依赖与触发条件，并获得后续任务的运行许可时，它才成为 M5 程序性记忆。保存一个偶然成功的脚本，并不等于形成了可复用能力。