Codex CLI 0.167.2：如何验证 Vertex AI 工具更新
这次变更落在工具更新的发送方式。升级前，先看看自己的日志或界面有没有依赖旧行为。
如果你在终端直接使用 Codex，先看这一条更新适不适用。官方更新日志和 GitHub 发布记录都指出：从 0.167.2 开始，Codex 在 Google Cloud Vertex AI 路径上默认增量发送工具更新。两处记录都把范围写到了 Vertex AI；仅凭这条记录，不能推断其他提供方有同样变化，也不能得出模型变快了的结论。
让助手从这一步开始
在测试仓库固定模型、项目和 Vertex AI 提供方，安排一条会读取两份文件并运行单测的任务。让助手只整理两个版本的事件记录，先按运行 ID 和工具步骤关联，再标记界面与日志的差异，不对速度或质量做归因。
谁应该专门安排一次复测
自己用 CLI 跑开发任务，先记录现有版本，挑一次平时经常执行的任务做常规升级检查。如果团队把 CLI 的输出转发给自己的界面，或有程序把工具更新写进日志，才值得单独对照一次。要确认的是界面能否正确拼接、日志有没有重复条目，以及工具失败时最终状态能否正常收尾。这些是验证项，目前没有依据把它们当作新版已知故障。
用同一条任务做两组对照
在测试仓库准备一条能触发多个工具步骤的小任务，比如读取两份配置，再跑已有单测。固定仓库状态、模型、提供方和任务描述，分别在两个版本记录：工具更新何时到达、页面何时显示完成、最终结果是否只记一次。
别用模型最终写出的文字逐字比较。版本之外，生成结果本身也会变化。这里要比较的是你的接收程序有没有把一次任务呈现完整。如果能保存原始事件和界面状态，问题就更好定位：到底是没收到，还是收到了没渲染出来。
有现成开关，但先记录原因
官方发布记录给出的退出开关位于 config.toml：
[features]
incremental_tools_legacy_gcp = false已有 [features] 段就把键合进去。若测试发现现有接收端确实依赖旧行为，可以临时使用这个开关。记下哪一项没通过，再决定改接收端还是暂缓升级，避免把这个设置永久留成没人知道用途的配置。
本文核对的是版本说明和开关写法。是否影响你的应用，需要在实际 Vertex AI 链路上跑完上面的对照。
把问题变成可重跑的样例
为两次运行各写一张记录表，列是版本、提供方、步骤名、首次事件和终态。拿「读取配置」这一项横向比对事件序列。两次模型输出可能自然不同，因此比较接收端能不能完整显示一次步骤，避免把自然波动当成回归。
核对这几项输出
- 捕获工具开始、中间更新和完成。
- 核对接收程序是否重复记账、遗漏终态。
- 若发现回归，再用发布说明里的兼容开关对照一次。
怎么判断改动能不能收
这是版本变化的复测方案，文章未声称做过真实 Vertex AI 链路实验。没有接收事件的自建界面或日志系统时，普通 CLI 用户只需跑自己的常规升级检查。也不要把这项特定提供方的变化外推给其他连接方式。
建议在记录里保留 CLI 版本、同一模型 ID 和一份脱敏的原始事件。结论只限定在测试过的接收程序，例如「新版能否正确拼出增量更新」。如果环境没有接入 Vertex AI，读发布说明可以做升级筛选，但无法代替实际接收端对照。
