Codex mit Agent Redactor verwenden

Voraussetzung: Installieren Sie Agent Redactor und lassen Sie es laufen. Außerdem benötigen Sie eine Installation von Codex, die in Ihrem PATH verfügbar ist.

  1. Agent Redactor konfigurieren (zuerst erledigen)

    Bevor Sie Codex einrichten, bringen Sie den lokalen Schwärzungs-Proxy zum Laufen, damit Codex sich über ihn verbinden kann. Wählen Sie in der Seitenleiste Profiles ein Profil aus oder erstellen Sie eines. Setzen Sie die Local URL auf http://localhost:8080/ (oder Ihren bevorzugten Port), Forward To auf Ihren echten Anbieter-Endpunkt (z. B. https://openrouter.ai/api/v1) und fügen Sie Ihren echten API Key ein. Der Schlüssel wird lokal verschlüsselt und verlässt Ihren Rechner nie. Klicken Sie auf Save All Settings und bestätigen Sie, dass der Port als verfügbar angezeigt wird.

  2. Wählen Sie Ihre Schwärzungsregeln

    Entscheiden Sie, was geschwärzt wird, bevor etwas Ihren Rechner verlässt. Sie können das AI Powered Detection Model aktivieren und die PII-Kategorien ankreuzen, die es erkennen soll, Regex Patterns und Keywords für deterministische Übereinstimmung hinzufügen oder eine beliebige Kombination der drei verwenden. Die Wahl liegt bei Ihnen. Regex und Keywords sind auch ideal für projektspezifische Geheimnisse, die das KI-Modell übersehen könnte.

  3. Codex auf Agent Redactor zeigen

    Codex liest seine Anbieter aus einer TOML-Konfigurationsdatei. Öffnen Sie C:\Users\<you>\.codex\config.toml unter Windows (~/.codex/config.toml anderswo) und erstellen Sie die Datei, falls sie noch nicht existiert. Fügen Sie Folgendes hinzu, wobei Sie Ihre vorhandenen Einstellungen behalten:

    model_provider = "agentredactor"
model_reasoning_effort = "high"
model = "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free"

[model_providers.agentredactor]
name = "agentredactor"
base_url = "http://localhost:8080/"

[model_providers.agentredactor.auth]
command = "sh"
args = ["-c", "echo $AGENTREDACTOR_API_KEY"]
    • base_url: Muss exakt mit der Local URL in Agent Redactor übereinstimmen.
    • model: Ersetzen Sie nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free durch den genauen Modellnamen Ihres Anbieters.
    • model_reasoning_effort: Optional. Setzen Sie es nach Ihren Wünschen oder entfernen Sie die Zeile vollständig.
    • [model_providers.agentredactor.auth]: Teilt Codex mit, seinen API-Token durch einen Shell-Befehl abzurufen, der die Umgebungsvariable AGENTREDACTOR_API_KEY ausgibt. Ein Platzhalterwert ist ausreichend, da Agent Redactor Ihren echten API-Schlüssel bereits sicher verwahrt und upstream hinzufügt.

  4. Setzen Sie den Platzhalter-API-Schlüssel

    Codex erwartet, dass ein Token vorhanden ist, auch wenn der Proxy keinen echten benötigt. Setzen Sie die Umgebungsvariable:

    PowerShell (Windows):

    setx AGENTREDACTOR_API_KEY "placeholder"

    bash (Linux):

    echo 'export AGENTREDACTOR_API_KEY="placeholder"' >> ~/.bashrc

    Beide speichern die Variable dauerhaft, aber nur neue Terminals übernehmen sie (setx zeigt SUCCESS: Specified value was saved. an). Schließen Sie Ihr Terminal und öffnen Sie es erneut, bevor Sie fortfahren.

  5. Codex starten und sicher arbeiten

    Starten Sie Codex aus einem neuen Terminal:

    codex

    Der Kopf sollte Ihr gewähltes Modell und den Reasoning-Aufwand anzeigen. Alle ausgehenden Anfragen werden nun lokal über Agent Redactor gefiltert, bevor sie das Internet überhaupt berühren. Im Beispiel unten hat das Modell nur einen geschwärzten Platzhalter erhalten, wo vorher der Name stand.

    Codex-Sitzung, in der das Modell antwortet, dass der Name des Benutzers ein geschwärzter Schlüsselwort-Platzhalter ist
    Codex läuft über den Proxy. Das Modell erhielt einen geschwärzten Platzhalter statt des echten Namens.

Schwärzung überprüfen

Prüfen Sie das Panel Session Redactions in Agent Redactor, um genau zu sehen, was abgefangen wurde.

Agent Redactor zeigt das Statistics-Panel mit Requests: 3, PII: 5, Keywords: 3 und Session Redactions mit einer Liste abgefangener Schlüsselwörter einschließlich Bob
Das Panel Statistics zeigt "Requests: 3, PII: 5, Keywords: 3", und Session Redactions listet die abgefangenen Werte mit Zeitstempel und Typ.
Tipp: Verwenden Sie Regex Patterns und Keywords in Ihrem Profil, um projektspezifische Geheimnisse zu erfassen, die das KI-Modell übersehen könnte, zum Beispiel interne Hostnamen, proprietäre IDs oder Projekt-Codenamen.