決策報告 ③ · 給老闆的一頁（已依需求校正）
Skill 要放哪裡？集中在 Spark（Manus 式、各 user 隔離空間）還是放 user 端（codex 式客戶端）？
真正的決策軸：不是「編排器在本機或雲端」，而是 skill 存在哪、怎麼隔離不同 user。一邊把 skill 集中在團隊共享的 Spark、各 user 用獨立空間隔離（Manus）；另一邊做個 codex 式客戶端、skill 存在各 user 裝置。
拓樸：小團隊共享一台 Spark，跨團隊多台
codex 方案：skill 在裝置、模型仍呼叫 Spark
首要目標：最快上手、最少維運
● 結論 / Bottom line
走 Manus 那套：skill 集中存在團隊共享的 Spark 上，每位 user 用獨立空間（沙箱／容器）隔離，admin 在 Spark 上集中指派／治理。
可選：再給 user 一個 codex 式薄前端連到 Spark（UX 好，但 skill 不落地到裝置）。
為什麼（對準你的首要目標「最快上手、最少維運」）：admin 在 Spark 上指派 skill 即生效、user 用前端連入就能用，免逐機佈署；skill 與更新集中一處（每台 Spark），沒有「客戶端艦隊 + 各裝置 skill 同步（MDM）」的維運負擔。
關鍵抵消點：你選的 codex 變體模型仍呼叫 Spark，所以它原本「資料落地／離線」的優勢被抵消了——資料反正要上 Spark 推論，把 skill 也留在 Spark 幾乎沒犧牲，還順便保護 skill IP（不外流到裝置）。codex 真正佔優的只剩「裝置端分擔編排 → 單台 Spark 服務更多人」與「在地 UX」，而這些不是你的首要目標（想要 UX 可再加薄前端）。
依首要目標 → Spark 集中（Manus）勝：關鍵 5 維度（上手／維運／IP／治理／隔離）
codex 僅在「裝置端並發、在地 UX」佔優，且非首要目標
01兩個選項，一句話分清
差別只在：skill 存在哪、user 怎麼被隔離。
選項 A · 對應報告 ①
codex 式客戶端
skill 存在 user 端（各自裝置）
- 每位 user 裝一個 codex 式 client
- skill 存在使用者裝置上
- 編排在裝置端跑，模型推論呼叫 Spark
- 隔離＝各自裝置天然分開（但 skill 散落）
- 新 user＝裝 client＋同步該 user 的 skill
較適合：裝置端分擔算力、在地 UX、真離線（本案非首要）
VS
選項 B · 對應報告 ② ★ 建議
Manus 式（集中在 Spark）
skill 集中在 Spark，各 user 隔離空間
- skill 統一存在團隊共享的 Spark
- 每位 user 一個獨立空間／沙箱隔離
- 編排＋執行＋模型都在 Spark
- admin 在 Spark 上集中指派／撤銷／更新 skill
- 新 user＝admin 指派即生效，前端連入即用
★ 最快上手、最少維運、skill IP 留在盒內
02逐項對照（以「最快上手 / 最少維運」為主軸）
傾向：▶ codex(A) ▶ Spark 集中(B) ≈ 平手
| 評估維度 | A · codex（skill 在裝置） | B · Spark 集中（skill 在盒） | 傾向 |
|---|
小計：Spark 集中(B) 勝 5 · codex(A) 勝 2 · 平手 3。B 拿下的正是你的首要目標所在（上手、維運、治理、IP、隔離）。
03建議架構：skill 集中在 Spark ＋ 每 user 隔離空間
一台 Spark 給一個小團隊共享；skill 集中、各 user 沙箱隔離；跨團隊就多台 Spark，中央只負責把 skill 套件／授權下發到各 Spark。
Spark（編排＋模型＋集中 skill）
每 user 隔離空間 / 沙箱
廠商中央（只下發 skill）
薄前端（可選）
04什麼情況才該選「skill 存裝置」的 codex 路？（誠實的反面）
codex 客戶端（選項 A）真正勝出的場景
① 使用者需要真離線自主——連模型都在裝置上跑（但你的設定是模型仍呼叫 Spark，故不成立）；② 每位 user 的資料連 Spark 都不能上、必須留在自己裝置（與「共享 Spark」前提相衝）；③ 想把編排算力分擔到各裝置，讓單台 Spark 服務更多人（屬效能取捨，非你的首要目標）。
本案三者多半不成立，所以 codex「skill 存裝置」不該是預設；它的 UX 好處可用薄前端連 Spark 取得，不必把 skill 散到裝置。
選 B 後務必處理的風險
• 單台 Spark 並發：一顆 GB10／~128GB 同時要跑模型 + 多個 user 沙箱，要設每 user 資源上限與排隊；團隊人數超過就加 Spark（你的「跨團隊多台」拓樸剛好支援）。
• 沙箱隔離強度：直接採用 OpenManus 的本機 Docker 沙箱模式（DockerSandbox / SandboxManager / 指令 sanitize）做 user 間隔離，別讓不同 user 的程式碼互通。
• skill 授權與更新：廠商中央下發 skill 套件時帶版本／授權；admin 端用 allowedTools / model / context 限縮每個 skill 的爆炸半徑。
05落地行動清單
- skill 集中在 Spark：在每台（團隊）Spark 上建中央 skill 庫，帶版本與授權；廠商中央負責下發 / 更新套件。
- 每 user 一個隔離空間：採 OpenManus 式本機 Docker 沙箱，一 user 一空間，設資源上限＋排隊，程式碼在空間內執行。
- 編排器＋模型都在 Spark：turnkey，企業買盒即用，user 端免裝 skill、免裝模型。
- admin 治理面：在 Spark 上集中指派 / 撤銷 / 更新 skill 給團隊各 user，並收稽核日誌。
- 薄前端（可選）：給 user 一個 codex 式前端連到自己的空間，UX 好，但 skill 不落地裝置。
- 跨團隊擴展：每團隊一台 Spark，各自封閉；中央只做 skill 套件 / 授權下發，無單點。
- 並發控管：監控單台 Spark 的模型 + 沙箱資源，超過團隊規模就加 Spark。