Codex 已成為一種變革性的人工智慧代理，旨在透過自主處理編寫程式碼、調試、運行測試和產生拉取請求等任務來增強軟體工程工作流程。它作為一個基於雲端的代理運行，由 codex-1 提供支持，codex-3 是 OpenAI o16 推理模型的專門改編版，針對程式設計環境進行了微調。 Codex 最初是針對 ChatGPT Pro、Team 和 Enterprise 用戶推出，它直接整合到 ChatGPT 介面中，讓開發人員可以指派在預先安裝了其程式碼庫的沙盒環境中執行的離散任務。自 2025 年 XNUMX 月 XNUMX 日發布研究預覽版以來，OpenAI 已將 Codex 定位為與 Google、Anthropic 和其他 AI 創新者的產品競爭，同時透過受控環境和人類反饋迴路強調安全性、一致性和現實世界的可用性。
Codex 是什麼？
起源與演變
Codex 是 OpenAI 開發的最新人工智慧驅動的軟體工程代理，於 16 年 2025 月 3 日作為研究預覽正式發布。與其前身 GPT 系列（主要針對自然語言任務進行最佳化）不同，Codex 植根於 oXNUMX 模型的專門衍生品，名為 法典-1，專門針對程式設計工作流程進行了微調。它的血統可以追溯到 OpenAI 在 GPT-3 上的工作以及為 GitHub Copilot 等工具提供支援的早期 Codex 模型，但 codex-1 代表了代理能力的重大飛躍，能夠並行執行任務並與開發環境進行自主互動。
核心架構
從本質上講，Codex 是一個託管在雲端中的多代理系統。每個編碼任務（無論是編寫新功能、調試、測試，還是提出拉取請求）都被分派到預先加載了用戶存儲庫的自己的隔離沙盒環境中。這種沙盒確保變更被包含在內且可重現，並且 Codex 可以迭代運行測試、linters 和類型檢查器，直到任務通過驗證。底層 法典-1 該模型利用來自現實世界編碼任務的強化學習，使其輸出與人類編碼風格和最佳實踐緊密結合。
目的和定位
OpenAI 將 Codex 定位為軟體工程團隊的變革工具，旨在將開發人員的注意力從常規實施轉移到更高階的設計和編排工作。透過自動執行重複且明確指定的任務，Codex 希望提高生產力、減少上下文切換並將其自身嵌入現有的 CI/CD 管道中。面對Google Gemini、Anthropic 的 Claude 等競爭對手以及代理 AI 領域的新興新創公司，Codex 是 OpenAI 為保持在 AI 驅動開發工具領域的領先地位而做出的策略回應。
Codex 如何運作？
模型架構和訓練
Codex 由以下機構提供支持 法典-1，針對軟體工程進行最佳化的o3推理模型的變體。訓練包括兩個階段：對大型程式碼和文字語料庫進行廣泛的預訓練，然後對現實世界的開發人員任務進行強化學習，以提高其遵守指令、遵循特定於存儲庫的約定和生成通過測試的程式碼的能力。最終模型展示了更高的程式碼生成準確性、對儲存庫上下文的更好理解以及透過迭代測試循環進行自我修正的能力。
平行任務處理
Codex 的突出特點之一是其代理、平行任務執行能力。與單執行緒程式碼產生工具不同，Codex 可以處理專案內的多個並發作業。每個任務都封裝在其自己的類似 Docker 的沙箱中，允許開發人員對多個任務進行排隊（例如實現功能、生成文檔片段或重構模組）並獨立接收結果，通常在一到三十分鐘內完成，具體取決於複雜性和計算可用性。
沙盒執行環境
安全性和可重複性至關重要。 Codex 的沙盒環境模擬開發人員的本機設定、預先載入儲存庫、相依性和設定檔。在這個獨立的環境中，Codex 可以執行建置命令、執行測試套件、呼叫 linters，甚至與套件管理器互動。任務完成後，它會傳回程式碼變更、詳細的測試日誌和呼叫結果，確保開發人員能夠完全了解修改的內容和原因。
與 ChatGPT 和 CLI 集成
為了方便使用，Codex 直接整合到 ChatGPT 介面中，供 Pro、Team 和 Enterprise 訂閱者使用。使用者可以透過 ChatGPT 側邊欄輸入自然語言提示（例如「編寫函數來解析 JSON 日誌」或「修復失敗的使用者驗證測試」）並在「程式碼」和「詢問」模式之間進行選擇，從而呼叫 Codex。此外，Codex 還提供了一個命令列介面 (CLI)，支援本地開發環境中的腳本編寫和自動化，從而能夠無縫地融入現有的工作流程和 CI/CD 管道。
如何使用 Codex？
訪問和可用性
Codex 目前已向 ChatGPT Pro、Team 和 Enterprise 用戶提供研究預覽版，預計將在未來幾個月內向 Plus 和 EDU 用戶推出。存取需要有效訂閱（Pro 版每月 200 美元）並透過 OpenAI 儀表板註冊 Codex 預覽程式。使用者根據訂閱等級獲得配額分配，反映了執行 codex-1 的計算強度。隨著 OpenAI 擴大其基礎設施，可用性和速率限制預計也會擴大。
入門：創建任務
- 選擇儲存庫： 在 ChatGPT 介面中，導覽至 Codex 側邊欄並選擇儲存庫（來自 GitHub 或上傳的 ZIP）。
- 定義任務： 輸入描述所需變更或查詢的自然語言提示。在任務前加上明確的動作動詞－「實施」、「重構」、「測驗」或「解釋」。
- 選擇模式： 每填寫完資料或做任何更動請務必點擊 推薦碼 修改程式碼或 主動瞭解 查詢文件或儲存庫見解。
- 執行： Codex 分配一個沙箱並開始處理。狀態指示器顯示進度，完成後，您會收到差異、日誌和執行摘要。
- 審查並合併： 檢查建議的更改，如果需要，執行額外的本機測試，並透過通常的拉取請求工作流程合併。
最佳實踐和技巧
- 詳細提示： 較小、範圍明確的任務比廣泛的、多步驟的請求產生更準確的結果。
- 上下文清晰度： 提供有關編碼標準、首選庫和測試框架的上下文，以使 Codex 輸出與團隊慣例保持一致。
- 迭代細化： 使用後續提示來改進不完整或次優的建議－Codex 在會話中保留上下文。
- 沙盒檢查： 在接受變更之前，請查看沙盒日誌以診斷故障或意外行為。
限制和注意事項
Codex 雖然功能強大，但並非萬無一失。它可能會為高度專業化的框架產生非最佳程式碼、錯誤處理邊緣情況或產生低效率。受網路限制的沙盒無法存取外部 API，從而限制了依賴即時資料提取的任務。此外，計算成本和排隊時間會根據高峰需求而變化。組織應將 Codex 輸出視為建議，在部署之前進行嚴格的程式碼審查和測試。
現實世界的應用有哪些？
功能開發
Codex 透過建立常規元件（資料模型、API 端點和 UI 範本）來加速功能開發。開發人員可以專注於核心業務邏輯，而 Codex 會自動產生樣板程式碼並執行專案約定。
錯誤修復和測試
自動錯誤分類和補丁生成是 Codex 最受讚譽的功能之一。透過提供失敗的測試案例或錯誤日誌，開發人員可以提示 Codex 識別罪魁禍首、提出修復方案並透過沙盒測試運行進行驗證，從而顯著減少調試週期。
程式碼審查與重構
Codex 可以執行全域重構任務—重新命名變數、模組化整體功能或在整個程式碼庫中套用安全性修補程式。它還可以起草詳細的拉取請求描述，突出顯示更改和基本原理，從而加快程式碼審查吞吐量。
非傳統用途
除了純粹的軟體工程之外，Codex 與外部服務互動的能力還解鎖了創造性的應用程序，例如自動提交 Web 表單、與票務平台整合以提交問題，甚至協調簡單的工作流程（例如透過線上 API 訂購外帶）——所有這些都由自然語言提示驅動。
Codex 的下一步計劃是什麼？
計劃的功能和路線圖
OpenAI 概述了幾項增強功能：
- 支持網路的沙盒： 允許動態資料任務的安全出站 HTTP 請求。
- 擴展的語言支援： 除了 Python、JavaScript 和 TypeScript 之外，還旨在涵蓋 Go、Rust 等。
- 本地服務： 適用於具有嚴格資料駐留和合規性需求的組織。
- 低延遲模式： 利用 o3-mini 變體提供更快（儘管不太全面）的任務執行。
競爭格局
Codex 直接與 Google 的 Gemini Code、Anthropic 的 Sonnet 模型以及 Windsurf 等新興專業新創公司競爭。每個平台都有其獨特的優勢——一些平台優先考慮開源集成，另一些平台則專注於低程式碼/無程式碼範例——但 Codex 的緊密 ChatGPT 集成和並行沙盒使其脫穎而出。
對軟體工程的影響
隨著代理 AI 工具的成熟，軟體工程師的角色將從實現程式碼轉變為監督 AI 代理、定義高級需求和確保系統可靠性。這種演變可能會重組開發團隊，強調設計、安全性和跨職能協作而不是手動編碼任務。
Codex CLI 和輕量級版本 codex-mini
OpenAI同步發布了終端工具： CLI 法典，專為本地開發人員使用而設計。
它的功能包括：
- 無需雲端服務－Codex 功能可在本機存取；
- 支援快速問答、自動完成、重構等任務；
- 引進新的輕量級模式： codex-mini-最新版:
- 運轉速度更快，延遲更低；
- 仍然保持強大的命令理解和高品質的程式碼輸出；
- 非常適合對即時效能要求高的任務。
此外，CLI 用戶現在可以使用他們的 ChatGPT 帳戶直接登入和設定 API，而無需手動產生令牌。 Plus/Pro 用戶登入後將獲得免費使用點數。
結論
透過代理設計、沙盒執行以及與 ChatGPT 的深度集成，Codex 代表了人工智慧驅動軟體工程的關鍵進步。雖然仍處於研究預覽階段，但它已經開始重塑開發人員處理日常任務的方式——簡化工作流程、減少手動勞動並為生產力和創新開闢新的途徑。隨著 Codex 的發展和成熟，它對軟體開發生命週期的影響可能會越來越大，預示著人工智慧代理成為建立數位世界不可或缺的合作夥伴的新時代的到來。
入門
CometAPI 提供了一個統一的 REST 接口，該接口在一致的端點下聚合了數百個 AI 模型（包括 ChatGPT 系列），並具有內建的 API 金鑰管理、使用配額和計費儀表板。而不需要處理多個供應商 URL 和憑證。
開發者可以存取最新的 chatgpt API GPT-4.1 API 通過 彗星API。首先，在 Playground 中探索模型的功能，並查閱 API指南 以獲得詳細說明。請注意，一些開發人員可能需要在使用該模型之前驗證他們的組織。
