很多人以为：
“我在 Codex 里说一句帮我生图，Codex 就自己画出来了。”

其实不是。

更准确的流程是：

用户先把需求丢给 Codex，比如：
“帮我生成一张流程示意图。”

Codex 的作用不是直接画图，而是先做一层任务接收和需求解析：
判断这是不是图片任务、用户想要什么风格、什么内容、最终要什么结果。

然后真正进入核心的是 GPT-5.5。

GPT-5.5 会负责理解任务、规划流程，并读取对应的 ImageGen Skill。
这个 Skill 里面相当于写着一条规则：

遇到图像生成需求，就调用 image-2 来完成生图。

所以 GPT-5.5 并不是自己“手搓图片”，而是根据规则判断：
这是生图任务，需要委托给 image-2。

接着 GPT-5.5 通过 image_gen 发起调用，把整理好的图像需求交给 image-2。
最后由 image-2 真正执行图像生成，生成完之后再把结果返回给用户。

所以整套链路可以理解成：

用户提需求 → Codex 接收解析 → GPT-5.5 理解规划 → 读取 ImageGen Skill → 调用 image-2 → image-2 生图 → 返回结果

这张图的核心其实就是一句话：

Codex 负责接任务，GPT-5.5 负责理解和调度，ImageGen Skill 告诉它该用谁，image-2 负责真正生成图片。

换句话说，Codex 更像一个入口和工作台，GPT-5.5 像大脑，Skill 像说明书，image-2 才是画师。

这样理解以后，就很清楚为什么有些任务需要“调用工具”，而不是模型自己直接完成。
模型负责判断和组织，专门的工具负责执行，这就是现在 AI Agent 工作流越来越常见的模式。

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