OpenAI最强AI编程智能体真的来了!Codex震撼上线,由o3优化版codex-1加持,多任务并行,半小时干完数天软件工程任务。  从今天起,AI编程正式开启新时代! 
 
刚刚,Greg Brockman带队与OpenAI六人团队开启线上直播,震撼发布了一款云端AI编程智能体——Codex。 
 
用奥特曼的话来说就是,一个人就能打造无数爆款应用的时代来了! 
 
 
 
 
 
Codex由新模型codex-1加持,这是o3的一个特调版本,专为软件工程量身打造。 
 
它不仅能在云端沙盒环境中安全地并行处理多项任务,而且通过与GitHub无缝集成,还可以直接调用你的代码库。 
 
它不仅仅是一款工具,更是一位「10x工程师」,能够同时做到: 
 
快速构建功能模块 
 
 
- 深入解答代码库问题
 
 - 精准修复代码漏洞
 
 - 提交PR
 
 - 自动执行测试验证
 
 
  
过去,这些任务或许耗费开发者数小时乃至数日,如今Codex最多在30分钟内高效完成。 
 
 
 
点击ChatGPT侧边栏,输入提示后,直接点击「代码」分配任务,或「提问」咨询代码库相关问题  
 
通过强化学习,Codex基于真实世界的编码任务和多样化环境训练,生成的代码不仅符合人类偏好,还能无缝融入标准工作流。 
 
基准测试显示,codex-1在SWE-bench上拿下72.1%的高分,一举击败了Claude 3.7以及o3-high。 
 
 
 
从今天起,Codex将向全球ChatGPT Pro、Enterprise和Team用户正式开放,Plus和Edu用户很快就能上手了。 
 
 
 
可以说,AI编程智能体Codex的横空出世,或将重塑软件开发的底层逻辑,彻底点燃了编程革命的火种。 
 
Codex多任务并行,AI编程超级加速器 
 
早在2021年,OpenAI首次发布了CodeX模型,开启了「氛围编程」(vibe coding)的时代。 
 
这种编程方式让开发者与AI协同工作,代码生产变得更加直观、高效。 
 
几周前,OpenAI又推出了CodeX CLI,一款可在本地终端运行的智能体。 
 
但这只是开始! 
 
OpenAI今天推出全新的Codex智能体,再次将软件工程推向一个全新的高度。 
 
接下来,一睹Codex编码的惊艳表现吧。 
 
连接GitHub账户后,OpenAI研究员Thibault Sottiaux选择了一个开源仓库preparedness repo。 
 
 
 
然后,他收到了三个任务: 
 
 
- 第一个是提问:让代码智能体Codex解释代码库,说明整体结构
 
 - 第二个是代码任务:要求在代码库中查找并修复某个地方bug
 
 - 第三个任务是提问:遍历代码库,主动提出自己可以执行的任务建议
 
 
  
 
 
接下来演示中,Thibault向Codex下达多个任务,比如拼写和语法纠错、智能任务委派、多仓库适配。 
 
在纠错方面,他故意在指令中加入拼写错误,Codex不仅理解了意图,还主动找出了代码库中的拼写和语法问题并修复,细致到令人惊叹。 
 
 
 
当Thibault提出希望代码库「易维护、无bug」的目标时,Codex遍历代码库后,主动发现了可变默认值、不一致的超时设置等问题,并自行生成了修复任务。 
 
这种「自我委派」能力,堪称智能体的巅峰表现。 
 
 
 
 
 
值得注意的是,Codex智能体运行在OpenAI计算基础设施上,与强化学习共享同一套久经考验的系统。 
 
每个任务都在独立的虚拟沙盒中运行,配备专属的文件系统、CPU、内存、和网络策略,确保了高效安全。 
 
 
 
除了preparedness仓库,Codex还无缝处理了CodeX CLI库,展现其在不同项目中的泛化能力。 
 
不论是开源项目,还是内部代码库,Codex都游刃有余。 
 
Codex接收到了用户反馈的bug,因为特殊字符文件名导致了diff命令报错。 
 
 
 
在解决过程中,它不仅能复现问题,还可以编写测试脚本、运行linter检查,并生成PR,整个过程仅需几分钟。 
 
Thibault直言,「这原本可能花费我30分钟,甚至几个小时完成」。 
 
 
 
此外,OpenAI研究员Katy Shi演示中强调,Codex的PR包含了详细的摘要,清晰说明了修改内容和引用的代码,测试结果一目了然。 
 
 
 
一番演示下来,Greg表示,Codex让自己深刻感受到了AGI! 
 
对齐人类偏好,实战4个开源库 
 
OpenAI训练codex-1的一个主要目标,是确保其输出能高度符合人类的编码偏好与标准。 
 
与OpenAI o3相比,codex-1能稳定生成更为简洁的代码修改补丁,可以直接供人工审查并集成到标准工作流程中。 
 
为了体现Codex生成代码的简洁和高效,OpenAI提供了Codex和o3对比的4个开源库实战实例: 
 
astropy 
 
astropy是一个用于天文学的Python开源库。 
 
 
 
第一个问题是astropy/astropy的仓库中,Modeling模块中的separability_matrix无法正确计算嵌套CompoundModels的可分离性。 
 
 
 
可以看到,在修改前后的代码版本对比中,使用Codex修改生成了十分简洁的代码。 
 
相比之下,o3修改的代码就显得有些冗长了,甚至还将一些「不必要」的注释加入了源代码中。 
 
 
 
matplotlib 
 
Matplotlib是一个用于创建静态、动画和交互式可视化的Python综合性库。 
 
 
 
这次问题是修复Bug:在mlab._spectral_helper中的窗口校正(windows correction)不正确。 
 
 
 
同样可以看到,Codex修改代码的过程更为简洁。 
 
 
 
django 
 
Django是基于Python的Web框架,这个问题是修复仅包含duration(时长)的表达式在SQLite和MySQL上无法正常工作。 
 
 
 
Codex的修复过程依然优雅,并且相比o3,还首先补上了缺少的依赖调用。 
 
 
 
expensify 
 
expensify是一个围绕聊天的财务协作的开源软件。 
 
 
 
OpenAI给出的问题是「dd [HOLD for payment 2024-10-14] [$250] LHN - 删除缓存后,成员聊天室名称在LHN中未更新」。 
 
 
 
同样可以看到Codex的问题定位和修改更为精准和有效,o3甚至进行了一次无效的代码的修改。 
 
 
 
OpenAI团队已经用上了 
 
OpenAI的技术团队已经开始将Codex作为他们日常工具包的一部分。 
 
OpenAI的工程师最常使用Codex来执行重复且范围明确的任务,如重构、重命名和编写测试,这些任务会打断他们的专注。 
 
它同样适用于搭建新功能、连接组件、修复错误和起草文档。 
 
团队正在围绕Codex建立新的习惯:处理值班问题、在一天开始时规划任务,以及执行后台工作以保持进度。 
 
通过减少上下文切换和提醒被遗忘的待办事项,Codex帮助工程师更快地交付并专注于最重要的事情。 
 
在正式发布前,OpenAI与少数外部测试者合作,评估Codex在不同代码库、开发流程与团队环境中的实际表现: 
 
 
- Cisco作为早期设计合作伙伴,探索Codex在加速工程团队构思落地方面的潜力,并通过评估真实用例向OpenAI提供反馈,助力模型优化。
 
 - Temporal借助Codex实现功能开发、问题调试、测试编写与执行的加速,并用于重构大型代码库。Codex还能在后台处理复杂任务,帮助工程师保持专注与高效迭代。
 
 - Superhuman利用Codex自动处理小型重复任务,如提高测试覆盖率和修复集成故障;还使产品经理能够无需工程介入(除代码审查外)完成轻量级代码更改,提升配对效率。
 
 - Kodiak在Codex支持下加速调试工具开发、测试覆盖和代码重构,推进其自动驾驶系统Kodiak Driver的研发。Codex也作为参考工具,帮助工程师理解陌生代码栈,提供相关上下文与历史更改。
 
 
  
根据目前的使用经验来看,OpenAI建议:可同时向多个代理分配边界清晰的任务,并尝试多种任务类型与提示方式,以更全面地发掘模型能力。 
 
Codex CLI更新 
 
上个月,OpenAI推出了一款轻量级开源工具——CodexCLI,可以让o3和o4-mini等强大模型直接运行在本地终端中,帮助开发者更快完成任务。 
 
 
 
这一次,OpenAI同时发布了专为Codex CLI优化的小模型版本——codex-1的o4-mini版本。 
 
它具备低延迟、强指令理解力和代码编辑能力,现已成为Codex CLI的默认模型,同时也可通过API使用(名称为codex-mini-latest),并将持续迭代更新。 
 
此外,Codex CLI的登录方式也简化了,开发者现在可以直接用ChatGPT账户登录,选择API组织,系统将自动生成并配置API密钥。 
 
为了鼓励使用,从今天起30天内,使用ChatGPT账户登录Codex CLI的用户将获得免费额度:Plus用户获得5美元API使用额度;Pro用户获得50美元。 
 
Codex贵不贵 
 
在接下来的几周内,所有用户可以「量大管饱」的试用Codex功能。 
 
随后,OpenAI将引入限流机制和灵活定价,支持按需购买额外使用量。 
 
对于开发者,codex-mini-latest模型已在Responses API上提供,价格为: 
 
 
- 每百万输入Token:$1.50
 
 - 每百万输出Token:$6.00
 
 - 并享有75%的提示缓存折扣
 
 
  
Codex当前仍处于研究预览阶段,尚不支持图像输入等前端能力,也暂不具备在任务执行中进行实时纠正的能力。 
 
此外,委派任务给Codex智能体的响应时间较长,用户可能需要适应这类异步协作的工作方式。 
 
随着模型能力不断提升,Codex将能处理更复杂、更持久的开发任务,逐步成为更像「远程开发伙伴」的存在。 
 
下一步是什么 
 
OpenAI的目标是开发者专注自己擅长的工作,其余任务交由AI代理处理,从而提升效率与生产力。 
 
Codex将支持实时协作与异步任务委托,两种工作模式将逐步融合。 
 
Codex CLI等工具已经成为开发者加速编码的标配,而由ChatGPT中的Codex引领的异步、多智能体协作流程,有望成为工程师高效产出高质量代码的新范式。 
 
未来,开发者将能在IDE和日常工具中与AI协同工作——提问、获取建议、委派复杂任务,所有操作整合在一个统一的工作流程中。 
 
OpenAI计划进一步提升交互性和灵活性: 
 
 
- 支持任务中途提供指导
 
 - 与AI协作实施策略
 
 - 接收主动进度更新
 
 - 与常用工具(如GitHub、CLI、问题跟踪器、CI系统)深度集成,便捷分配任务
 
 
  
 
 
软件工程正成为首批因AI而大幅提效的行业之一,将全面释放个人与小团队的巨大潜力。 
 
与此同时,OpenAI也正与合作伙伴共同研究智能体的广泛应用将如何影响开发流程、技能发展和全球人才分布。 
 
参考资料 
 
https://www.youtube.com/watch?v=hhdpnbfH6NU 
 
https://openai.com/index/introducing-codex/ 
 
 
来源:36kr 
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