Programmation et génie logiciel avec Codex OpenAI: Écriture, test et déploiement avec des agents d'IA autonomes

De l'idée au code: Codex accélère radicalement le développement

Avec Codex, OpenAI a présenté un agent de génie logiciel basé sur le cloud révolutionnaire qui transforme fondamentalement la façon dont les développeurs écrivent du code, des tests et du déploiement. Sur la base du modèle spécialisé Codex-1, une variante du modèle O3 optimisé pour le développement de logiciels, Codex automatise des tâches de programmation complexes du développement de fonctionnalités à la création de requête de traction. Le système fonctionne dans des environnements cloud isolés chargés du référentiel de l'utilisateur et peut être configuré de manière spécifique au projet via des fichiers Agents.md. Avec des réalisations impressionnantes dans des références comme SWE-Bench, le codex vérifié dépasse les approches de développement conventionnelles et établit un nouveau paradigme du développement de logiciels basé sur l'IA.

Convient à:

• Plans ChatGPT d'OpenAI pour GPT-5: intégration des outils et mise à jour de l'agent opérateur

Architecture technique et fonctionnalités de base

Base du modèle et spécialisation

Le Codex est basé sur Codex-1, un modèle formé sur des tâches de programmation réelles par apprentissage par renforcement, qui a été développé comme une variante spécialisée du modèle OpenAI O3. Cette spécialisation permet au système de générer du code qui correspond au style de développement humain et suit précisément les instructions données. Contrairement aux outils de complétion de code simples tels que GitHub Copilot, Codex pense dans des tâches complètes et peut effectuer des implémentations de fonctionnalités complexes, des corrections de bogues et une automatisation de test en parallèle et isolé.

Le modèle sous-jacent a été spécifiquement formé pour effectuer des tests itératifs jusqu'à ce que des résultats satisfaisants soient obtenus. Cette capacité à l'auto-validation distingue le codex des assistants conventionnels de codage AI et permet une meilleure qualité des solutions générées. La base technique utilise des conteneurs de nuages ​​isolés chargés du référentiel de l'utilisateur et fournit un environnement de sable sécurisé pour toutes les opérations.

Environnement d'exécution basé sur le cloud

L'architecture de Codex est basée sur des conteneurs cloud isolés, qui sont automatiquement préconfigurés avec le référentiel de code de l'utilisateur. Chaque tâche est effectuée dans votre propre environnement de bac à sable, ce qui garantit une séparation claire entre différents projets et tâches. Ces environnements sont configurés de telle manière qu'ils correspondent à l'environnement de développement réel du projet, y compris toutes les dépendances et outils nécessaires.

Dans ce bac à sable, le codex peut effectuer des opérations complètes: lire et modifier des fichiers, effectuer des commandes, laisser les suites de test s'exécuter, effectuer des avis Linner et type. Le temps de traitement varie généralement entre une et 30 minutes, selon la complexité de la tâche. Pendant l'exécution, le codex documente chaque étape et fournit des journaux terminaux et des résultats de test pour assurer une traçabilité complète.

Flux de travail et expérience utilisateur

Intégration dans chatppt

L'accès au codex est parfaitement via la barre latérale de Chatgpt, où les utilisateurs peuvent choisir entre différents modes d'interaction. En sélectionnant «Code», les développeurs peuvent démarrer des tâches d'implémentation spécifiques, tandis que «Ask» est utilisé pour des questions sur la base de code. Cette intégration permet aux développeurs de devenir une décision - les fabricants de l'exécuteur testamentaire, car la responsabilité des décisions stratégiques demeure chez l'homme, tandis que l'effort d'activités répétitives est considérablement réduit.

L'interface utilisateur est conçue pour interrompre le flux de travail de développement. Les utilisateurs peuvent poursuivre les progrès de leurs tâches en temps réel et avoir la possibilité d'accéder à toutes les étapes de l'agent. Après avoir terminé une tâche, les développeurs peuvent vérifier les résultats, demander des révisions supplémentaires, ouvrir les demandes GitHub ou intégrer les modifications directement dans leur environnement local.

Traitement des tâches parallèles

Un avantage décisif du Codex réside dans sa capacité à travailler parallèle plusieurs tâches. Alors que Codex travaille sur un refactorisation complexe, les développeurs peuvent également travailler sur d'autres projets sur leur système local ou se consacrer à des décisions stratégiques. Cette méthode de travail asynchrone correspond à l'objectif d'OpenAI d'établir des agents de l'IA en tant que «coéquipiers virtuels» qui peuvent prendre des tâches que les gens coûteraient des heures voire des jours.

Le développement va à un flux de travail multi-agents, dans lequel différents agents spécialisés peuvent prendre différents aspects du développement de logiciels. Cette approche promet une nouvelle augmentation de l'efficacité et permet aux équipes de développement de se concentrer sur les aspects créatifs et stratégiques du développement de logiciels.

Convient à:

• Top dix en matière de conseil et de planification – Aperçu et astuces de l'intelligence artificielle : divers modèles d'IA et domaines d'application typiques

Système de configuration Agents.MD

Instructions spécifiques au projet

Le système Agents.MD représente une méthode innovante pour configurer et contrôler le codex de manière spécifique au projet. Ces fichiers texte fonctionnent de manière similaire aux fichiers readme.md et contiennent des instructions pour la navigation dans la base de code, les commandes de test et les meilleures pratiques spécifiques au projet. Les fichiers Agents.MD peuvent être placés dans n'importe quelle position du système de fichiers, les emplacements typiques étant le répertoire racine, le répertoire domestique ou les postes différentes dans les référentiels GIT.

La portée d'un fichier agent.md s'étend à l'ensemble de l'arborescence du répertoire, qui raconte le dossier qui contient le fichier. Pour chaque fichier qui touche le codex dans son correctif final, toutes les instructions des fichiers Agents.md doivent être suivies, la portée dont ce fichier comprend. Cette structure hiérarchique permet de définir des directives globales et spécifiques pour différentes parties d'un projet.

Structure de contrôle hiérarchique

Le système Agents.MD met en œuvre une hiérarchie sophistiquée pour la résolution des conflits: Agents plus profonds. Cependant, les instructions directes du système, du développeur ou de l'utilisateur dans le cadre d'une invite ont toujours la priorité sur les instructions Agents.MD. Cette structure garantit que les configurations spécifiques au projet sont utilisées correctement, tandis qu'en même temps, la flexibilité pour les ajustements situationnelles est préservée.

Les fichiers Agents.MD peuvent contenir des vérifications programmatiques pour la vérification des travaux que le codex doit effectuer en fonction de toutes les modifications de code. Cette validation s'applique également à des changements apparemment simples tels que les mises à jour de la documentation, ce qui garantit une assurance qualité cohérente. De telles configurations permettent aux équipes d'intégrer de manière transparente leurs normes et processus de développement spécifiques dans le flux de travail basé sur l'IA.

Évaluation des performances et références

Swe-Bench Résultats vérifiés

Codex montre des performances impressionnantes dans les références d'ingénierie logicielle établies. Sur Swe-Bench Vérifié, une référence pour l'évaluation des grands modèles de langage à des problèmes logiciels réels de GitHub, Codex-1 dépasse GPT-3.5 et GPT-4 Mini dans des tâches spécialisées d'ingénierie logicielle. Ces résultats ont même été obtenus sans agents spéciaux.md fichiers ni échafaudage personnalisé, ce qui souligne les performances inhérentes du modèle.

Swe-Bench représente une base particulièrement pertinente pour l'évaluation car elle utilise de vrais problèmes de github et demande aux modèles de générer des correctifs qui résolvent les problèmes décrits. La référence offre une évaluation reproductible par des environnements d'évaluation basés sur Docker et comprend divers enregistrements de données, notamment SWE-Bench Lite, SWE-Bench Verified et SWE-Bench Multimodal. La forte performance du Codex dans ces tests indique une amélioration significative par rapport aux approches traditionnelles.

Évaluations internes OpenAI

En plus des références publiques, Codex-1 montre également des services supérieurs dans les tâches internes Openai-SWE. Ces évaluations internes sont basées sur de véritables tâches de développement de logiciels et reflètent les scénarios d'application pratiques pour lesquels le codex a été développé. Le fait que ces résultats aient été obtenus sans configurations spécifiques au projet souligne le potentiel de performances encore meilleures avec une configuration optimale.

Chez OpenAai lui-même, le codex est déjà utilisé quotidiennement pour automatiser des tâches récurrentes et clairement définies telles que les tests de refactorisation, de renommée et d'écriture. Cette application pratique dans un environnement productif valide les résultats de référence et démontre le praticité du système. Les équipes internes utilisent avec succès Codex pour le développement des fonctionnalités, le débogage, l'automatisation des tests et le refactorisation de code.

Intégration d'une plate-forme d'IA indépendante et transversale à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise: Xpert.Digital

KI-GAMECHANGER: Les solutions de fabrication de plate-forme d'IA les plus flexibles qui réduisent les coûts, améliorent leurs décisions et augmentent l'efficacité

Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

En savoir plus ici :

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Modèles de sécurité et de déploiement

Environnements d'exécution isolés

La sécurité est au centre de l'architecture Codex, par laquelle chaque tâche est effectuée dans des conteneurs de nuages ​​entièrement isolés. Ces environnements de bac à sable sont conçus de manière à ne pas avoir un impact sur d'autres projets ou systèmes. L'isolation garantit que le code expérimental ou incorrect ne peut endommager l'environnement de production.

La nature basée sur le cloud du Codex permet de mettre en œuvre des mesures de sécurité étendues qui seraient difficiles à mettre en œuvre dans des environnements de développement locaux. Chaque conteneur est configuré avec des limites de ressources spécifiques et des restrictions de réseau pour empêcher l'accès non autorisé ou les fuites de données. Les environnements sont entièrement réinitialisés après avoir terminé une tâche, ce qui assure un point de départ propre pour les tâches suivantes.

CODEX CLI comme alternative locale

Parallèlement au Codex basé sur le cloud, OpenAI propose également Codex CLI en tant qu'outil open source à usage local. Cet outil natif terminal apporte des compétences d'IA similaires directement à l'environnement de développement local et répond ainsi aux problèmes de sécurité concernant l'utilisation du cloud. Codex CLI s'exécute complètement localement et garantit que le code source ne quitte pas l'environnement local, à moins que le développeur ne décide explicitement.

L'outil CLI propose trois modes d'approbation différents: suggérer (seulement suggestions), modification automatique (traitement automatique avec confirmation) et voiture complète (version entièrement automatique dans un bac à sable). Cette flexibilité permet aux développeurs d'adapter le degré d'autonomie en fonction de la tâche et de la confiance dans le système. Avec la prise en charge des entrées multimodales, Codex CLI peut traiter le texte, les captures d'écran ou les diagrammes et générer ou modifier le code en conséquence.

Convient à:

• Chatgpt 5 | Openai Plan Master: Super Assistant qui pense que Chatgpt devrait bientôt écrire des e-mails, réserver des voyages et plus encore!

Domaines pratiques d'application et de cas d'utilisation

Développement des fonctionnalités et génération de code

Codex excelle dans le développement automatisé des fonctionnalités, de la conception initiale pour terminer l'implémentation. Le système peut combiner de nouvelles échafaudages de fonctions, des composants et même créer une documentation complète. Pour les équipes de développement, cela signifie une accélération significative du cycle de développement, car le codex peut prendre le contrôle des aspects répétitifs et longs de la mise en œuvre des fonctionnalités.

La capacité de Codex à générer le contexte de la génération de code soucieuse du contexte permet non seulement de créer du code fonctionnel, mais également de s'assurer que ce code correspond aux normes et conventions spécifiques au projet. En intégrant des fichiers Agents.MD, le codex peut utiliser automatiquement les bonnes normes de codage, les conventions de noms et les modèles architecturaux. Il en résulte un code, qui est intégré de manière transparente dans les bases de code existantes et nécessite un effort minimal de post-procédure.

Débogage et entretien

Dans le domaine du débogage et de la maintenance du code, le codex montre des forces particulières dans l'identification et la suppression des erreurs. Le système peut analyser les bases de code complexes, localiser les problèmes et mettre en œuvre des correctifs appropriés. La capacité de Codex à non seulement remédier à l'erreur, mais aussi à implémenter des mesures préventives telles que des tests ou des validations supplémentaires.

La maintenance de bases de code importantes est significativement simplifiée par le codex car le système peut effectuer des opérations de refactorisation approfondies. Des tâches telles que le changement de nom des variables ou des fonctions, la mise à jour des dépendances ou l'amélioration de la couverture de test peut être automatisée. Le codex peut également servir d'outil de référence pour comprendre et documenter les parties inconnues du code.

Automatisation des tests et assurance qualité

La création et la maintenance automatisées des tests sont un domaine d'application particulièrement en évidence. Le codex peut non seulement générer des tests unitaires pour le code existant, mais également développer des tests d'intégration et des tests de bout en bout. Le système comprend les cadres de test du projet respectif et peut créer des tests correspondants dans la syntaxe et la structure correctes.

L'assurance qualité est étendue par la capacité du codex à prendre en charge automatiquement le code. Le système peut analyser les demandes de traction, identifier les problèmes potentiels et faire des suggestions d'amélioration. Avec l'intégration dans les workflows GitHub, le codex peut générer automatiquement des descriptions de requête Pull qui documentent tous les changements pertinents et leurs effets.

Comparaison avec les approches de développement traditionnelles

Le paradigme passe de l'outil à l'agent

Le Codex représente un passage de paradigme fondamental des outils de développement passifs aux agents d'ingénierie logicielle actifs. Alors que les éditeurs d'IDE et de code traditionnels soutiennent les développeurs dans des tâches spécifiques, le codex prend en charge des segments de flux de travail entiers indépendamment. Cette différence se manifeste dans la capacité du Codex à effectuer des tâches complexes de l'analyse à la mise en œuvre et à la validation sans avoir besoin d'une intervention humaine continue.

L'approche de développement traditionnelle nécessite que les développeurs réalisent manuellement chaque étape du processus de programmation: de l'analyse des problèmes à la mise en œuvre du code en passant par les tests et la documentation. Codex automatise cette chaîne et permet aux développeurs de se concentrer sur des niveaux d'abstraction plus élevés. Au lieu d'écrire des lignes de code individuelles, les développeurs peuvent désormais définir des tâches et des objectifs qui sont implémentés de manière autonome par Codex.

Augmentation de l'efficacité et gains de productivité

L'augmentation de l'efficacité via le codex peut être mesurée en plusieurs dimensions: gaspillage dans les tâches répétitives, réduction des erreurs par le biais de tests automatisés et de validation ainsi que l'accélération du développement des caractéristiques. Les premiers testeurs signalent des augmentations de productivité significatives, en particulier dans les tâches telles que la refactorisation, la création de tests et la fixation des bogues. La possibilité de travailler sur plusieurs tâches en parallèle, tandis que les développeurs travaillent sur d'autres projets, multiplient également ces gains d'efficacité.

Par rapport aux approches traditionnelles, le codex réduit également considérablement la période de formation en bases de code inconnues. Bien que les développeurs aient normalement besoin de jours ou de semaines pour se familiariser avec des projets complexes, le codex peut devenir immédiatement productif en analysant les agents.md fichiers et les structures de code. Cette capacité est particulièrement précieuse dans les environnements de développement agile, où des ajustements rapides et du développement itératif sont nécessaires.

Convient à:

• Développements actuels dans Chatgpt von Openaai (mars 2025)

Des agents au lieu des développeurs? La prochaine étape de l'industrie du logiciel

Développement dans un écosystème multi-agents

Le développement du codex indique un avenir dans lequel les agents d'IA spécialisés adoptent divers aspects du développement de logiciels. OpenAI travaille déjà sur un flux de travail multi-agent asynchrone, dans lequel divers agents de développement frontal, services backend, conception de la base de données ou tâches soumises se spécialisent. Cette vision d'un écosystème d'agent coordonné pourrait transformer fondamentalement le développement de logiciels et conduire à une augmentation encore plus élevée de l'efficacité.

Cependant, l'intégration de divers agents nécessite également de nouveaux mécanismes de coordination et normes de communication inter-agents. Les fichiers Agents.MD pourraient devenir une norme universelle pour la configuration des agents de développement de l'IA. La création de telles normes sera cruciale pour la large adoption et l'interopérabilité de divers systèmes d'agent.

Effets sur l'industrie du développement de logiciels

Le codex et les systèmes similaires conduiront probablement à une redistribution des rôles dans les équipes de développement. Bien que les tâches répétitives et bien définies soient de plus en plus automatisées, la planification stratégique, les décisions architecturales et la résolution créative de problèmes deviennent plus importants. Les développeurs deviennent conducteurs d'agents d'IA qui orchestrent des projets logiciels complexes au lieu de mettre en œuvre tous les aspects eux-mêmes.

Cette transformation nécessite également de nouvelles compétences et compétences des développeurs: comprendre et configurer des agents d'IA, communiquer efficace avec les interfaces en langage naturel et évaluer et valider le code généré automatiquement. Les établissements d'enseignement et les entreprises doivent adapter leurs programmes d'études et de formation en conséquence afin de préparer les développeurs à cette nouvelle façon de travailler.

Augmentation de l'efficacité avec le codex: l'IA rencontre la créativité humaine

Openai Codex marque un tournant dans le développement de logiciels, qui va au-delà des améliorations progressives et initie un changement de paradigme fondamental. La combinaison d'une formation spécialisée sur les tâches de développement réelles, de l'évolutivité basée sur le cloud et de la configuration intelligente via Agents.MD Files crée un système qui non seulement génère du code, mais agit également comme un partenaire d'ingénierie logicielle à part entière. Les résultats de référence impressionnants et l'utilisation interne réussie à OpenAI valident le potentiel de cette technologie pour la large adoption dans l'industrie.

L'architecture de sécurité avec des environnements cloud isolés et la disponibilité parallèle de Codex CLI pour l'utilisation locale répondent à diverses exigences de sécurité et de conformité. Cela permet aux entreprises de bénéficier de l'augmentation de l'efficacité sans compromettre leurs normes de sécurité. La flexibilité du système, des flux de travail entièrement automatiques aux processus de développement aidés, le rend adapté à divers scénarios de développement et niveaux d'expérience.

À long terme, Codex indique un avenir dans lequel les agents de l'IA agissent comme partie intégrante des équipes de développement et intensifient la créativité humaine et la planification stratégique au lieu de les remplacer. Le succès de cette vision dépend de l'amélioration continue des modèles, de la normalisation des mécanismes de configuration tels que des agents.md et le développement de nouveaux paradigmes de collaboration entre les humains et l'IA. Avec Codex, Openai a jeté une base importante pour cet avenir du développement de logiciels, qui a le potentiel de transformer la productivité et la qualité du développement de logiciels de manière durable.

☑️ Accompagnement des PME en stratégie, conseil, planification et mise en œuvre

☑️ Création ou réalignement de la stratégie digitale et digitalisation

☑️ Expansion et optimisation des processus de vente à l'international

☑️ Plateformes de trading B2B mondiales et numériques

☑️ Développement commercial pionnier

Konrad Wolfenstein

Je serais heureux de vous servir de conseiller personnel.

Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ci-dessous ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) .

J'attends avec impatience notre projet commun.

Xpert.Digital est une plateforme industrielle axée sur la numérisation, la construction mécanique, la logistique/intralogistique et le photovoltaïque.

Avec notre solution de développement commercial à 360°, nous accompagnons des entreprises de renom depuis les nouvelles affaires jusqu'à l'après-vente.

L'intelligence de marché, le smarketing, l'automatisation du marketing, le développement de contenu, les relations publiques, les campagnes de courrier électronique, les médias sociaux personnalisés et le lead nurturing font partie de nos outils numériques.

Vous pouvez en savoir plus sur : www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus