Programmazione e ingegneria del software con Codice Openi: scrittura, test e distribuzione con agenti AI autonomi

Dall'idea al codice: il codice accelera radicalmente lo sviluppo

Con il Codice, Openai ha presentato un innovativo agente di ingegneria del software basato su cloud che trasforma fondamentalmente il modo in cui gli sviluppatori scrivono codice, test e distribuiti. Sulla base del modello specializzato CODEX-1, una variante del modello O3 ottimizzato per lo sviluppo del software, il codice automatizza le attività di programmazione complesse dallo sviluppo delle caratteristiche alla creazione di pull-request. Il sistema funziona in ambienti cloud isolati che vengono addebitati con il repository dell'utente e possono essere configurati in modo specifico del progetto tramite file Agents.md. Con risultati impressionanti in parametri di riferimento come il Codice verificato da Bench SWE supera gli approcci di sviluppo convenzionali e stabilisce un nuovo paradigma dello sviluppo software basato sull'intelligenza artificiale.

Adatto a:

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Architettura tecnica e funzionalità di base

Base del modello e specializzazione

Il CODEX si basa su CODEX-1, un modello addestrato su attività di programmazione reali mediante l'apprendimento del rinforzo, che è stato sviluppato come variante specializzata del modello OpenAI O3. Questa specializzazione consente al sistema di generare codice che corrisponde allo stile di sviluppo umano e segue con precisione le istruzioni fornite. Contrariamente ai semplici strumenti di completamento del codice come Github Copilot, Codex pensa in attività complete e può eseguire implementazioni di funzionalità complesse, correzioni di bug e automazione del test in parallelo e isolato.

Il modello sottostante è stato specificamente addestrato per eseguire test iterativi fino a quando non saranno raggiunti risultati soddisfacenti. Questa capacità di auto-convalida distingue il codice dagli assistenti di codifica AI convenzionali e consente una qualità più elevata delle soluzioni generate. La base tecnica utilizza contenitori cloud isolati che vengono caricati con il repository dell'utente e forniscono un ambiente sandbox sicuro per tutte le operazioni.

Ambiente di esecuzione basato su cloud

L'architettura del Codice si basa su contenitori cloud isolati, che vengono automaticamente preconfigurati con il repository di codice dell'utente. Ogni attività viene svolta nel tuo ambiente Sandbox, che garantisce una chiara separazione tra diversi progetti e compiti. Questi ambienti sono configurati in modo tale da corrispondere all'ambiente di sviluppo effettivo del progetto, comprese tutte le dipendenze e gli strumenti necessari.

All'interno di questo sandbox, il Codice può eseguire operazioni complete: leggi e modifica file, eseguire comandi, lasciare eseguire le suite di prova, eseguire le recensioni di Linner e del tipo. Il tempo di elaborazione varia in genere tra uno e 30 minuti, a seconda della complessità dell'attività. Durante l'esecuzione, il codice documenta ogni fase e fornisce registri dei termini e risultati di test per garantire la completa tracciabilità.

Flusso di lavoro ed esperienza utente

Integrazione in Chatgpt

L'accesso al Codice è perfettamente tramite la barra laterale in Chatgpt, dove gli utenti possono scegliere tra diverse modalità di interazione. Selezionando il "codice", gli sviluppatori possono avviare attività di implementazione specifiche, mentre "chiedi" viene utilizzato per domande sulla base di codice. Questa integrazione consente agli sviluppatori di diventare una decisione che i produttori dell'esecutore, poiché rimane la responsabilità delle decisioni strategiche nell'uomo, mentre lo sforzo di attività ripetitive è drasticamente ridotto.

L'interfaccia utente è progettata per interrompere minimamente il flusso di lavoro di sviluppo. Gli utenti possono perseguire l'avanzamento delle loro attività in tempo reale e avere l'opportunità di accedere a tutti i passaggi dell'agente. Dopo aver completato un'attività, gli sviluppatori possono controllare i risultati, richiedere ulteriori revisioni, aprire le richieste di tiro GitHub o integrare le modifiche direttamente nel loro ambiente locale.

Elaborazione delle attività parallele

Un vantaggio decisivo del Codice sta nella sua capacità di lavorare paralleli a diversi compiti. Mentre il Codice sta lavorando a un refactoring complesso, gli sviluppatori possono anche lavorare su altri progetti sul loro sistema locale o dedicarsi a decisioni strategiche. Questo metodo di lavoro asincrono corrisponde all'obiettivo di Openai di stabilire agenti di intelligenza artificiale come "compagni di squadra virtuali" che possono assumere compiti che le persone costerebbero ore o addirittura giorni.

Lo sviluppo va verso un flusso di lavoro multi-agente, in cui diversi agenti specializzati possono assumere diversi aspetti dello sviluppo del software. Questo approccio promette un ulteriore aumento dell'efficienza e consente ai team di sviluppo di concentrarsi su aspetti creativi e strategici dello sviluppo del software.

Adatto a:

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Sistema di configurazione Agents.md

Progetto -istruzioni specifiche

Il sistema Agents.md rappresenta un metodo innovativo per configurare e controllare il codice in modo specifico del progetto. Questi file di testo funzionano in modo simile ai file di readme.md e contengono istruzioni per la navigazione nella base di codice, comandi di test e migliori pratiche specifiche del progetto. I file Agents.md possono essere inseriti in qualsiasi posizione nel file system, con le posizioni tipiche della directory principale, la directory home o diverse posizioni all'interno dei repository GIT.

L'ambito di un file Agent.md si estende all'intero albero della directory, che radica nella cartella che contiene il file. Per ogni file che tocca il Codice nella sua patch finale, devono essere seguite tutte le istruzioni di Agents.md, l'ambito di cui questo file include. Questa struttura gerarchica consente di definire linee guida globali e specifiche per le diverse parti di un progetto.

Struttura di controllo gerarchico

Il sistema Agents.md implementa una sofisticata gerarchia per la risoluzione dei conflitti: i file Agents.MD più profondi hanno prioritario rispetto a file più alti per istruzioni contraddittorie. Tuttavia, le istruzioni di sistema diretto, sviluppatore o utente nell'ambito di un prompt hanno sempre priorità rispetto alle istruzioni degli agenti. Questa struttura garantisce che le configurazioni specifiche del progetto vengano utilizzate correttamente, mentre allo stesso tempo viene preservata la flessibilità per le regolazioni situazionali.

I file Agents.md possono contenere controlli programmatici per la verifica del lavoro che il codice deve svolgere in base a tutte le modifiche al codice. Questa convalida si applica anche a modifiche apparentemente semplici come gli aggiornamenti della documentazione, il che garantisce una garanzia di qualità costante. Tali configurazioni consentono ai team di integrare perfettamente i loro standard e processi di sviluppo specifici nel flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale.

Valutazione delle prestazioni e parametri di riferimento

Risultati verificati in panchina SWE

Codex mostra prestazioni impressionanti nei benchmark di ingegneria del software consolidato. Su SWE-Bench Verified, un punto di riferimento per la valutazione di modelli di grandi dimensioni su problemi di software reali di GitHub, Codex-1 supera sia GPT-3.5 che GPT-4 in attività di ingegneria del software specializzate. Questi risultati sono stati persino raggiunti senza agenti speciali.md o impalcature personalizzate, che sottolinea le prestazioni intrinseche del modello.

SWE-Bench rappresenta una base particolarmente rilevante per la valutazione perché utilizza problemi GITHUB reali e chiede ai modelli di generare patch che risolvono i problemi descritti. Il benchmark offre una valutazione riproducibile da parte degli ambienti di valutazione basati su Docker e include vari record di dati, tra cui SWE-Bench Lite, Verificato da Bench SWE e multimodale SWE-Bench. Le forti prestazioni del codice in questi test indicano un miglioramento significativo rispetto agli approcci tradizionali.

Valutazioni interne di apertura

Oltre ai benchmark pubblici, il CODEX-1 mostra anche servizi superiori nei benchmark interni delle attività di Openai-SWE. Queste valutazioni interne si basano su compiti di sviluppo software reali e riflettono gli scenari pratici dell'applicazione per i quali è stato sviluppato il codice. Il fatto che questi risultati siano stati raggiunti senza configurazioni specifiche del progetto sottolinea il potenziale per prestazioni ancora migliori con una configurazione ottimale.

Alla stessa OpenAai, il Codice è già usato quotidianamente per automatizzare compiti ricorrenti e chiaramente definiti come i test di refactoring, rinomina e scrittura. Questa applicazione pratica in un ambiente produttivo convalida i risultati di riferimento e dimostra la praticità del sistema. I team interni utilizzano correttamente il Codice per lo sviluppo delle funzionalità, il debug, l'automazione dei test e il refactoring del codice.

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Modelli di sicurezza e distribuzione

Ambienti di esecuzione isolati

La sicurezza è al centro dell'architettura del Codice, per cui ogni attività viene eseguita in contenitori cloud completamente isolati. Questi ambienti sandbox sono progettati in modo tale da non poter avere un impatto su altri progetti o sistemi. L'isolamento garantisce che il codice sperimentale o errato non possa causare danni all'ambiente di produzione.

La natura basata sul cloud del CODEX consente di implementare ampie misure di sicurezza che sarebbero difficili da implementare negli ambienti di sviluppo locali. Ogni contenitore è configurato con limiti di risorse specifiche e restrizioni di rete per prevenire l'accesso non autorizzato o le perdite di dati. Gli ambienti vengono completamente ripristinati dopo aver completato un'attività, che garantisce un punto di partenza pulito per le attività successive.

Codice CLI come alternativa locale

Parallelamente al codice basato su cloud, Openai offre anche Codice CLI come strumento open source per uso locale. Questo strumento nativo terminale offre competenze di intelligenza artificiale simili direttamente all'ambiente di sviluppo locale e quindi affronta i problemi di sicurezza in merito all'uso del cloud. CODEX CLI funziona completamente a livello locale e garantisce che il codice sorgente non lasci l'ambiente locale, a meno che lo sviluppatore non decida esplicitamente.

Lo strumento CLI offre tre diverse modalità di approvazione: suggerire (solo suggerimenti), modifica automatica (elaborazione automatica con conferma) e auto completa (versione completamente automatica in una sandbox). Questa flessibilità consente agli sviluppatori di adattare il grado di autonomia a seconda del compito e della fiducia nel sistema. Con il supporto per gli input multimodali, CODEX CLI può elaborare testo, schermate o diagrammi e generare o modificare il codice di conseguenza.

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Aree pratiche di applicazione e casi d'uso

Sviluppo delle caratteristiche e generazione di codice

Codice eccelle nello sviluppo automatico delle caratteristiche, dalla concezione iniziale all'implementazione completa. Il sistema può combinare nuove funzioni scaffold, componenti e persino creare documentazione completa. Per i team di sviluppo, ciò significa un'accelerazione significativa del ciclo di sviluppo, poiché il CODEX può assumere aspetti ripetitivi e che richiedono tempo nell'implementazione delle caratteristiche.

La capacità di Codex di generare il contesto della generazione di codice consapevole del contesto consente non solo di creare codice funzionale, ma anche di garantire che questo codice corrisponda agli standard e alle convenzioni specifici del progetto. Integrando i file Agents.md, il codice può utilizzare automaticamente gli standard di codifica, le convenzioni di nome e i modelli architettonici. Ciò si traduce in un codice, che è perfettamente integrato nelle basi di codice esistenti e richiede uno sforzo di post -elaborazione minimo.

Debug e manutenzione

Nell'area di debug e manutenzione del codice, il Codice mostra punti di forza speciali nell'identificazione e nella rimozione di errori. Il sistema può analizzare basi di codice complesse, individuare problemi e implementare correzioni appropriate. La capacità di Codex non solo rimediare all'errore, ma anche di implementare misure preventive come test aggiuntivi o convalide.

La manutenzione di basi di codice di grandi dimensioni è significativamente semplificata dal Codice perché il sistema può effettuare estese operazioni di refactoring. Attività come le variabili o le funzioni di rinominato, l'aggiornamento delle dipendenze o il miglioramento della copertura del test possono essere automatizzati. Il codice può anche servire come strumento di riferimento per comprendere e documentare parti sconosciute del codice.

Automazione del test e garanzia della qualità

La creazione e la manutenzione automatizzata dei test sono un'area di applicazione particolarmente evidenziata. Il CODEX non può solo generare test unitari per il codice esistente, ma sviluppare anche test di integrazione e test end-to-end. Il sistema comprende i quadri di test del rispettivo progetto e può creare test corrispondenti nella sintassi e nella struttura corretti.

La garanzia di qualità è ampliata dalla capacità del Codice di supportare automaticamente il codice. Il sistema può analizzare le richieste di tiro, identificare potenziali problemi e dare suggerimenti per il miglioramento. Con l'integrazione nei flussi di lavoro GitHub, il CODEX può generare automaticamente descrizioni di richieste di richieste che documentano tutte le modifiche pertinenti e i loro effetti.

Confronto con gli approcci di sviluppo tradizionali

Paradigm Passa dallo strumento all'agente

Il Codice rappresenta un passaggio di paradigma fondamentale dagli strumenti di sviluppo passivo agli agenti di ingegneria del software attivi. Mentre gli IDE tradizionali e gli editori di codice supportano gli sviluppatori in attività specifiche, il CODEX assume interi segmenti di flusso di lavoro in modo indipendente. Questa differenza si manifesta nella capacità del codice di svolgere compiti complessi dall'analisi all'implementazione e convalida senza bisogno di un intervento umano continuo.

L'approccio di sviluppo tradizionale richiede che gli sviluppatori svolgano manualmente ogni fase del processo di programmazione: dall'analisi dei problemi all'implementazione del codice al test e alla documentazione. Il codice automatizza questa catena e consente agli sviluppatori di concentrarsi su livelli di astrazione più elevati. Invece di scrivere singole righe di codice, gli sviluppatori possono ora definire compiti e obiettivi implementati autonomamente dal Codice.

Aumento dell'efficienza e guadagni di produttività

L'aumento dell'efficienza attraverso il Codice può essere misurato in diverse dimensioni: risparmio nel tempo nelle attività ripetitive, riduzione degli errori attraverso test automatizzati e validazione, nonché l'accelerazione dello sviluppo delle caratteristiche. I primi tester riportano aumenti significativi della produttività, in particolare in compiti come refactoring, creazione di test e fissaggio di bug. La possibilità di lavorare su diversi compiti in parallelo, mentre gli sviluppatori stanno lavorando ad altri progetti, moltiplica anche questi guadagni di efficienza.

Rispetto agli approcci tradizionali, il CODEX riduce anche significativamente il periodo di addestramento in basi di codice sconosciute. Mentre gli sviluppatori normalmente hanno bisogno di giorni o settimane per familiarizzare con progetti complessi, il CODEX può immediatamente diventare produttivo analizzando gli agenti.md file e le strutture di codice. Questa capacità è particolarmente preziosa negli ambienti di sviluppo agili, in cui sono necessari rapidi aggiustamenti e sviluppo iterativo.

Adatto a:

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Agenti invece di sviluppatori? La fase successiva del settore del software

Sviluppo in un ecosistema multi-agente

Lo sviluppo del codice indica un futuro in cui gli agenti di intelligenza artificiale specializzati adottano vari aspetti dello sviluppo del software. Openai sta già lavorando su un flusso di lavoro multi-agente asincrono, in cui sono specializzati vari agenti per lo sviluppo del frontend, i servizi di backend, la progettazione del database o le attività sottomissioni. Questa visione di un ecosistema di agenti coordinati potrebbe fondamentalmente trasformare lo sviluppo del software e portare a aumenti ancora più elevati dell'efficienza.

Tuttavia, l'integrazione di vari agenti richiede anche nuovi meccanismi di coordinamento e standard per la comunicazione inter-agente. I file Agents.md potrebbero svilupparsi in uno standard universale per la configurazione degli agenti di sviluppo AI. L'istituzione di tali standard sarà cruciale per l'ampia adozione e l'interoperabilità di vari sistemi di agenti.

Effetti sul settore dello sviluppo del software

Codice e sistemi simili porteranno probabilmente a una ridistribuzione dei ruoli nei team di sviluppo. Mentre i compiti ripetitivi e ben definiti sono sempre più automatizzati, la pianificazione strategica, le decisioni architettoniche e la risoluzione dei problemi creativi stanno diventando più importanti. Gli sviluppatori diventano conduttori di agenti di intelligenza artificiale che orchestrano progetti software complessi invece di implementare ogni aspetto da soli.

Questa trasformazione richiede anche nuove competenze e competenze degli sviluppatori: comprendere e configurare agenti di intelligenza artificiale, comunicare efficace con interfacce linguistiche naturali e valutare e convalidare il codice generato automaticamente. Le istituzioni e le aziende educative devono adattare i loro curricula e i programmi di formazione di conseguenza al fine di preparare gli sviluppatori a questo nuovo modo di lavorare.

Aumento dell'efficienza con il codice: AI incontra la creatività umana

OpenIAI Codex segna una svolta nello sviluppo del software, che va oltre i miglioramenti incrementali e avvia un cambio di paradigma fondamentale. La combinazione di formazione specializzata su attività di sviluppo reale, scalabilità basata su cloud e configurazione intelligente tramite Agents.MD File crea un sistema che non solo genera codice, ma funge anche da partner di ingegneria del software a pieno titolo. Gli impressionanti risultati di riferimento e l'uso interno di successo a Openi convalidano il potenziale di questa tecnologia per l'ampia adozione nell'industria.

L'architettura di sicurezza con ambienti cloud isolati e la disponibilità parallela della CLI CODEX per l'uso locale affrontano vari requisiti di sicurezza e conformità. Ciò consente alle aziende di beneficiare degli aumenti di efficienza senza compromettere i loro standard di sicurezza. La flessibilità del sistema, dai flussi di lavoro completamente automatici ai processi di sviluppo assistito, lo rende adatto a vari scenari di sviluppo e livelli di esperienza.

A lungo termine, il Codice indica un futuro in cui gli agenti AI agiscono come parte integrante dei team di sviluppo e intensificano la creatività umana e la pianificazione strategica invece di sostituirli. Il successo di questa visione dipende dal continuo miglioramento dei modelli, dalla standardizzazione di meccanismi di configurazione come agenti.md e sviluppo di nuovi paradigmi di collaborazione tra umani e intelligenza artificiale. Con il Codice, Openai ha gettato una base importante per questo futuro dello sviluppo del software, che ha il potenziale per trasformare in modo sostenibile la produttività e la qualità dello sviluppo del software.

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