OpenAI最強編程智能體Codex上線。

5月17日，昨夜，OpenAI推出一款基於雲的軟件工程Agent（智能體）——Codex的預覽版。

Codex可並行處理多項任務，例如編程、解答代碼庫相關問題、修復錯誤以及提交拉取請求以供審覈等，在雲上運行並預加載用戶代碼庫。

Codex由codex-1模型提供支持。codex-1是OpenAI o3針對軟件工程優化後的版本。目前，Codex已面向ChatGPT Pro、Team和Enterprise用戶上線，即將面向Plus用戶上線。

OpenAI同步推出codex-1的精簡版本，基於o4-mini專爲輕量級開源編碼Agent“Codex CLI”而打造，API定價爲1.5美元/100萬 tokens輸入， 6美元/100萬tokens輸出，即時緩存打七五折。

01.

自己寫代碼提交更改

跑一次1-30分鐘

現在，用戶可以通過ChatGPT的側邊欄訪問Codex，通過輸入提示並點擊“代碼（Code）”按鈕下達編程任務，也可以點擊“Ask（提問）”向Codex詢問有關代碼庫的問題。每個任務都在預加載了用戶代碼庫的獨立隔離環境中獨立處理。

Codex可以讀取和編輯文件，以及運行包括測試工具、類型檢查器等在內的命令。任務完成通常需要1-30分鐘，具體取決於複雜程度，用戶可以實時監控Codex的進度。

Codex完成任務後，會在其環境中提交更改。通過引用終端日誌和測試輸出，Codex來提供其操作的可驗證證據，讓用戶可以追蹤任務完成過程中的每個步驟。

用戶可以查看結果、請求進一步修訂、提交GitHub拉取請求，或直接將更改集成到本地環境中。在產品中，用戶可以配置Codex環境，使其儘可能與實際開發環境匹配。

Codex可以通過放置在用戶代碼庫中的AGENTS.md文件進行引導。這些文本文件類似於README.md，用戶可以在其中告知Codex如何導航代碼庫、運行哪些命令進行測試以及如何最好地遵循項目的標準實踐。與人類開發人員一樣，Codex在配置好開發環境、可靠的測試設置和清晰的文檔後，性能最佳。

在編碼評估和內部基準測試中，即使沒有AGENTS.md文件或自定義代碼生成器，codex-1也表現出強勁的性能。

23個無法在OpenAI內部基礎架構上運行的SWE-Bench Verified樣本被排除在外。codex-1的測試設置最大上下文長度爲192k tokens，推理難度爲中等，這也是目前產品中可用的設置。

02.

報錯自動告知用戶，過程可檢測

在安全和透明度方面，用戶可以通過引用、終端日誌和測試結果來檢查Codex的工作。

當不確定或面臨測試失敗時，Codex會明確地告知這些問題，使用戶能夠就如何繼續進行做出正確決策。

訓練codex-1的主要目標，是讓它的輸出與人類的編程偏好和標準更接近。

如下圖所示，與OpenAI o3模型相比，codex-1始終能夠生成更清晰的補丁，可供立即進行人工審覈並集成到標準工作流程中。

爲了平衡安全性和實用性，Codex經過了訓練，能夠識別並精準拒絕旨在開發惡意軟件的請求，同時清晰區分並支持合法任務；還增強了政策框架，並納入了嚴格的安全評估。

Codex完全在雲端安全隔離的容器中運行。

在任務執行期間，互聯網訪問被禁用，Agent的交互僅限於通過GitHub代碼庫明確提供的代碼以及用戶通過安裝腳本配置的預安裝項。Agent無法訪問外部網站、API或其他服務。

03.

Pro用戶可免費體驗

API收費1.5美元/100萬 tokens輸入

上個月，我們推出了Codex CLI，一款在終端中運行的輕量級開源編碼Agent。它將o3和o4-mini等模型功能引入到用戶的本地工作流程中。

今天，OpenAI還發布了codex-1的精簡版本，這是專爲Codex CLI使用而設計的o4-mini版本。

這個新模型支持CLI中更快的工作流程，並針對低延遲代碼問答和編輯進行了優化，同時保留了指令遵循和樣式方面的相同優勢。它現在是Codex CLI中的默認模型，並在API中以codex-mini-latest的形式提供。

使用ChatGPT登錄Codex CLI的Plus和Pro用戶，今天晚些時候即可開始兌換價值5美元和50美元的免費API積分，有效期爲30天。

對於使用codex-mini-latest構建的開發人員，該模型可在Responses API上使用，價格爲1.5美元/100萬 tokens（輸入）， 6美元/100萬 tokens（輸出），享受75%的即時緩存摺扣。

OpenAI的技術團隊已開始將Codex納入其日常工具包。

工程師們最常使用它來卸載那些重複且範圍明確的任務，例如重構、重命名和編寫測試。它同樣適用於構建新功能、連接組件、修復錯誤以及起草文檔。

在發佈之前，OpenAI還與一小羣外部測試人員合作。

比如，思科正在探索Codex如何幫助其工程團隊更快地將想法付諸實踐，並向OpenAI團隊提供反饋；Temporal⁠使用Codex加速功能開發、調試問題、編寫和執行測試以及重構大型代碼庫等。

根據早期經驗，OpenAI建議同時將範圍明確的任務分配給多個Agent，並嘗試不同類型的任務和提示，以有效地探索模型的功能。

04.

結語：Codex仍處早期階段

未來或成主流

OpenAI坦言，Codex的開發仍處於早期階段。作爲研究預覽版，它目前缺少一些功能，例如用於前端工作的圖像輸入，以及在Agent工作時對其進行方向修正的功能。此外委託給遠程Agent比交互式編輯耗時更長，都需要時間改進。

這僅僅是一個開始，可以預測，Codex在ChatGPT中引入的異步多Agent工作流將成爲工程師編寫高質量代碼的主流方式，實時配對和任務委託兩種交互模式將逐漸融合。