人工智慧持續革新各行業的傳統工作流程，軟體開發也不例外。OpenAI 最新推出的產品旨在從根本上改變開發者與程式碼的互動方式，透過允許 AI 承擔獨立編碼任務，有可能重塑程式設計的未來。
全新的 Codex 代理
OpenAI 推出了 Codex，這是一款面向部分 ChatGPT 訂閱使用者提供研究預覽的 AI 驅動編碼代理。這一專業工具代表了 AI 輔助程式設計的重大進步，超越了簡單的程式碼補全功能，成為半自主的開發合作伙伴。Codex 基於 OpenAI 的 o3 推理模型的特殊版本 codex-1 構建，並透過在各種編碼挑戰上的強化學習專門針對軟體工程任務進行了微調。
Codex 可用性和訪問
- 當前訪問：ChatGPT Pro、Enterprise 和 Team 訂閱使用者
- 即將開放訪問：ChatGPT Plus 和 Edu 使用者
- 初始定價：研究預覽期間無額外費用
- 未來定價：計劃實施使用限制和付費積分系統
主要功能
- 基於專門的 codex-1 模型（基於 o3 推理模型）
- 雲端沙盒環境，可映象使用者的開發環境
- GitHub 倉庫整合
- 任務執行的隔離容器
- 程式碼輸出的迭代測試
- 支援 AGENTS.md 檔案進行自定義
- Codex CLI 用於本地同步操作
Codex 的工作原理
與早期的 AI 編碼助手不同，Codex 在一個模擬使用者開發環境的基於雲的沙盒中執行。連線 GitHub 後，它可以預載入使用者的程式碼庫，從而編寫新功能、修復錯誤、回答關於程式碼庫的問題並執行測試。每個任務都在一個獨立的隔離容器中執行，代理會記錄其操作、引用測試結果並總結變更，便於使用者審查。
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| 示例程式碼片段，展示了 Codex 在使用者環境中促進的編碼互動型別 |
迭代測試方法
Codex 的一個關鍵進步是其能夠迭代測試其輸出，確保程式碼在呈現給使用者之前透過必要的檢查。這種方法直接解決了長期以來對 AI 生成程式碼質量、安全性和透明度的擔憂。該代理提供終端日誌和測試輸出的引用，允許使用者在任務完成期間追蹤每個步驟，並理解程式碼更改背後的原因。
透過 AGENTS.md 進行自定義
為了使 Codex 更有效且能適應個別專案，開發者可以在其程式碼庫中包含一個 AGENTS.md 檔案。類似於 README 但專為 AI 代理定製，該檔案透過概述專案背景、編碼標準和風格約定來指導 Codex。即使沒有明確指導，該代理也被設計為能從現有程式碼庫中推斷編碼風格，幫助維持專案的一致性。
安全措施
OpenAI 在 Codex 的設計中實施了重要的安全措施。該代理在一個與更廣泛的網際網路和外部 API 隔離的氣隙環境中執行。這最大限度地降低了濫用風險，如開發惡意軟體或未經授權訪問敏感資料。先進的監控系統即時檢測並標記潛在有害請求，Codex 被程式設計為拒絕開發惡意軟體或參與不道德活動的請求。
當前可用性和未來計劃
Codex 研究預覽目前向 ChatGPT Pro、Enterprise 和 Team 訂閱使用者開放，計劃不久後擴充套件到 ChatGPT Plus 和 Edu 使用者。在初始推出期間，使用者無需額外費用即可使用；然而，隨著需求增加，OpenAI 打算引入速率限制和付費信用系統。該公司還發布了一個名為 Codex CLI 的本地版本，可在開發者的機器上執行以實現同步操作。
實際應用
幾家大型公司已經在測試和採用 Codex。Cisco 使用該工具加速工程工作流程，而 Superhuman 利用它來改善測試覆蓋率並使非工程師能夠貢獻程式碼更改。自動駕駛汽車公司 Kodiak 使用 Codex 來增強程式碼可靠性並深入瞭解複雜的軟體堆疊，Temporal 則將其用於除錯和測試編寫等後臺任務。
已經使用 Codex 的公司
- Cisco：加速工程工作流程
- Superhuman：改善測試覆蓋率，使非工程師也能做出貢獻
- Kodiak：提高自動駕駛汽車軟體的程式碼可靠性
- Temporal：處理除錯和測試編寫等後臺任務
當前侷限性
- 不支援前端開發的影像輸入
- 執行時無法干預任務
- 執行時間可能比本地互動式編輯更長
- 仍然需要人工審查生成的程式碼
侷限性和未來發展
儘管令人印象深刻，Codex 仍有侷限性。該代理目前不支援前端開發的影像輸入，使用者也無法在任務執行時進行干預。將工作委託給遠端代理可能比本地互動式編輯需要更長時間。然而，OpenAI 預計未來版本將支援更復雜的非同步協作，代理能夠處理延長的多方面任務。
行業影響和擔憂
Codex 的釋出正值 AI 驅動的編碼助手需求激增之際，Anthropic 和 Google 等競爭對手也釋出或更新了類似產品。這一技術轉變引發了關於軟體開發職業未來的重要問題，特別是對初級和入門級程式設計師而言。雖然像 Codex 這樣的工具可以顯著提高生產力，但也有人擔憂，如果某些開發階段主要由 AI 驅動，可能會失去關鍵的培訓機會。
新的開發正規化
Codex 代表了軟體開發生命週期的根本轉變，人類設定目標，AI 起草實現，開發者根據需要進行審查和重定向。這種代理原生軟體開發方法，即 AI 不僅提供協助而且獨立承擔工作，可能會在未來幾年顯著重塑軟體團隊的運作方式和個別開發者的工作方式。