Openai Codexを使用したプログラミングとソフトウェアエンジニアリング：自律AIエージェントを使用した執筆、テスト、展開

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公開：2025年6月4日 /更新：2025年6月4日 - 著者： Konrad Wolfenstein

Openai Codexを使用したプログラミングとソフトウェアエンジニアリング：自律AIエージェントを使用した執筆、テスト、展開

Openai Codexを使用したプログラミングとソフトウェアエンジニアリング：自律AIエージェントイメージを使用した執筆、テスト、展開：xpert.digital

Openaai Codex：プログラマーと開発者向けのゲームチェンジャー

アイデアからコードまで：Codexは開発を根本的に加速します

Codexを使用して、Openaiは画期的なクラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントを発表しました。クラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントは、開発者がコード、テスト、展開を作成する方法を根本的に変換します。ソフトウェア開発用に最適化されたO3モデルのバリアントである専門モデルCodex-1に基づいて、Codexは機能開発からプルレクエスト作成まで複雑なプログラミングタスクを自動化します。このシステムは、ユーザーのリポジトリで充電され、agents.mdファイルを介してプロジェクト固有の方法で構成できる孤立したクラウド環境で機能します。 SWEベンチのようなベンチマークでの印象的な成果により、検証済みのCodexは従来の開発アプローチを超え、AIベースのソフトウェア開発の新しいパラダイムを確立します。

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技術アーキテクチャとコア機能

モデルの基礎と専門化

CodexはCodex-1に基づいています。Codex-1は、OpenAI O3モデルの特殊なバリアントとして開発されたRenforcement Learningによる実際のプログラミングタスクで訓練されたモデルです。この専門化により、システムは、人間開発スタイルに対応し、指定された指示に正確に従うコードを生成できます。 Github Copilotなどの単純なコード完了ツールとは対照的に、Codexは完全なタスクで考えており、複雑な機能の実装、バグ修正、テスト自動化を並行して隔離します。

基礎となるモデルは、満足のいく結果が得られるまで反復テストを実行するように特に訓練されました。自己検証を行うこの能力は、コーデックスを従来のAIコーディングアシスタントと区別し、生成されたソリューションの品質を高めることができます。技術的基盤は、ユーザーのリポジトリがロードされた孤立したクラウドコンテナを使用し、すべての操作に安全なサンドボックス環境を提供します。

クラウドベースの実行環境

Codexのアーキテクチャは、ユーザーのコードリポジトリで自動的に事前に構成されている孤立したクラウドコンテナに基づいています。各タスクは独自のサンドボックス環境で実行され、さまざまなプロジェクトとタスクの明確な分離が保証されます。これらの環境は、必要なすべての依存関係やツールを含む、プロジェクトの実際の開発環境に対応するように構成されています。

このサンドボックス内で、Codexは包括的な操作を実行できます。ファイルの読み取りと編集、コマンドの実行、テストスイートの実行、Linner、およびタイプレビューを実行できます。処理時間は通常、タスクの複雑さに応じて1〜30分間変化します。実行中、Codexはすべてのステップを文書化し、端末ログとテスト結果を提供して、完全なトレーサビリティを確保します。

ワークフローとユーザーエクスペリエンス

chatgptへの統合

Codexへのアクセスは、CHATGPTのサイドバーを介してシームレスに行われ、ユーザーは異なるインタラクションモードを選択できます。「コード」を選択することにより、開発者は特定の実装タスクを開始できますが、「ask」はコードベースに関する質問に使用されます。この統合により、開発者は、戦略的決定の責任が人間に残っている一方で、繰り返し活動の努力が劇的に減少するため、執行者からの決定者になることができます。

ユーザーインターフェイスは、開発ワークフローを最小限に遮断するように設計されています。ユーザーは、タスクの進捗をリアルタイムで追求し、エージェントのすべてのステップにアクセスする機会を得ることができます。タスクを完了した後、開発者は結果を確認したり、さらに改訂を要求したり、GitHubプル要求を開いたり、変更をローカル環境に直接統合できます。

並列タスク処理

Codexの決定的な利点は、いくつかのタスクを並行する能力にあります。 Codexは複雑なリファクタリングに取り組んでいますが、開発者は地元のシステムで他のプロジェクトに取り組んだり、戦略的な決定に専念することもできます。この非同期作業方法は、AIエージェントを「仮想チームメイト」として確立するためのOpenAIの目標に対応しており、人々が数時間または数日かかるタスクを引き受けることができます。

開発は、さまざまな専門エージェントがソフトウェア開発のさまざまな側面を引き受けることができるマルチエージェントワークフローに向けられます。このアプローチは、効率のさらなる向上を約束し、開発チームがソフトウェア開発の創造的かつ戦略的側面に集中できるようになります。

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agents.md構成システム

プロジェクト - 固有の指示

Agents.mdシステムは、プロジェクト固有の方法でコーデックスを構成および制御する革新的な方法を表しています。これらのテキストファイルは、readme.mdファイルと同様に機能し、コードベース、テストコマンド、プロジェクト固有のベストプラクティスのナビゲーションの手順を含んでいます。 agents.mdファイルは、ファイルシステムの任意の位置に配置できます。一般的な場所は、gitリポジトリ内のルートディレクトリ、ホームディレクトリ、または異なる位置です。

agent.mdファイルの範囲は、ファイルを含むフォルダーにルートするディレクトリツリー全体に拡張されます。最終的なパッチでCodexをタッチする各ファイルについて、agents.mdファイルからのすべての命令に従う必要があります。このファイルには範囲が含まれます。この階層構造により、プロジェクトのさまざまな部分のグローバルガイドラインと特定のガイドラインの両方を定義することができます。

階層制御構造

Agents.mdシステムは、競合解決のための洗練された階層を実装しています。深いネストされたエージェント。MDファイルは、矛盾する指示のために、より高いファイルよりも優先されます。ただし、プロンプトの一部としての直接システム、開発者、またはユーザー命令は、常にエージェントよりも優先されます。この構造により、プロジェクト固有の構成が正しく使用されることが保証され、同時に状況調整の柔軟性が保持されます。

agents.mdファイルには、すべてのコードの変更に従ってCodexが実行しなければならない作業の検証のためのプログラムチェックを含めることができます。この検証は、ドキュメントの更新などの明らかに単純な変更にも適用され、一貫した品質保証が保証されます。このような構成により、チームは特定の開発標準とプロセスをAIベースのワークフローにシームレスに統合できます。

パフォーマンス評価とベンチマーク

SWEベンチ検証結果

Codexは、確立されたソフトウェアエンジニアリングベンチマークで印象的なパフォーマンスを示しています。 SWEベンチでは、GitHubの実際のソフトウェア問題での大規模な言語モデルの評価のベンチマークであるCodex-1は、専門ソフトウェアエンジニアリングタスクでGPT-3.5とGPT-4 Miniの両方を上回ります。これらの結果は、特別なエージェントなしでも達成されました。MDファイルまたはカスタム足場は、モデルの固有のパフォーマンスを強調しています。

SWEベンチは、実際のGitHubの問題を使用し、モデルに記載されている問題を解決するパッチを生成するようにモデルを要求するため、評価に特に関連する根拠を表しています。ベンチマークは、Dockerベースの評価環境による再現性のある評価を提供し、SWEベンチライト、SWEベンチ検証、SWEベンチマルチモーダルなど、さまざまなデータレコードが含まれています。これらのテストでのコーデックスの強力なパフォーマンスは、従来のアプローチと比較して大幅な改善を示しています。

内部OpenAI評価

パブリックベンチマークに加えて、Codex-1は、内部Openai-SWEタスクベンチマークで優れたサービスも表示します。これらの内部評価は、実際のソフトウェア開発タスクに基づいており、Codexが開発された実用的なアプリケーションシナリオを反映しています。これらの結果がプロジェクト固有の構成なしで達成されたという事実は、最適な構成により、さらに良いパフォーマンスの可能性を強調しています。

Openaai自体では、Codexはすでに、リファクタリング、改名、書き込みテストなどの明確に定義されたタスクを自動化するために毎日使用されています。生産的な環境でのこの実用的なアプリケーションは、ベンチマークの結果を検証し、システムの実用性を示しています。内部チームは、機能開発、デバッグ、テストの自動化、コードリファクタリングのためにCodexを使用します。

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自動コード生成：AIによるパラダイムシフト

セキュリティおよび展開モデル

孤立した実行環境

セキュリティはCodexアーキテクチャの中心にあり、それにより各タスクは完全に分離されたクラウドコンテナで実行されます。これらのサンドボックス環境は、他のプロジェクトやシステムに影響を与えることができないように設計されています。断熱材は、実験的または誤ったコードが生産環境に損傷を与えることができないことを保証します。

Codexのクラウドベースの性質により、ローカル開発環境で実装することが困難な広範なセキュリティ対策を実装することができます。各コンテナは、不正アクセスまたはデータリークを防ぐために、特定のリソース制限とネットワーク制限で構成されています。環境はタスクを完了した後に完全にリセットされます。これにより、後続のタスクのきれいな出発点が保証されます。

地元の代替品としてのCodex CLI

クラウドベースのコーデックスと並行して、OpenaiはCodex CLIをローカルで使用するためのオープンソースツールとしても提供しています。この端末ネイティブツールは、同様のAIスキルをローカル開発環境に直接もたらすため、クラウド使用に関するセキュリティの懸念に対処します。 Codex CLIは完全にローカルに実行され、開発者が明示的に決定しない限り、ソースコードがローカル環境を離れないようにします。

CLIツールは、3つの異なる承認モードを提供します：提案（提案のみ）、自動編集（確認付きの自動処理）、フルカー（サンドボックスの完全自動バージョン）。この柔軟性により、開発者はシステムのタスクと信頼に応じて自律性の程度を適応させることができます。マルチモーダル入力のサポートにより、Codex CLIはテキスト、スクリーンショット、または図を処理し、それに応じてコードを生成または編集できます。

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アプリケーションとユースケースの実用的な領域

機能開発とコード生成

自動化された機能開発のコーデックスは、最初の構想から完全な実装まで。このシステムは、新しい機能の足場、コンポーネントを組み合わせて、包括的なドキュメントを作成することもできます。開発チームの場合、これは、コーデックスが機能の実装の繰り返しで時間のかかる側面を引き継ぐことができるため、開発サイクルの大幅な加速を意味します。

Codexのコンテキスト意識コード生成のコンテキストを生成する機能により、機能コードを作成するだけでなく、このコードがプロジェクト固有の標準と慣習に対応することを確認することができます。 agents.mdファイルを統合することにより、Codexは適切なコーディング標準、名前の規則、アーキテクチャパターンを自動的に使用できます。これにより、コードが既存のコードベースにシームレスに統合され、最小限のポスト処理努力が必要です。

デバッグとメンテナンス

デバッグとコードのメンテナンスの領域では、Codexはエラーの識別と削除に特別な強みを示しています。システムは、複雑なコードベースを分析し、問題を見つけ、適切な修正を実装できます。エラーを改善するだけでなく、追加のテストや検証などの予防措置を実装するCodexの能力。

大規模なコードベースのメンテナンスは、システムが広範なリファクタリング操作を実行できるため、Codexによって大幅に簡素化されます。変数や関数の名前変更、依存関係の更新、またはテストカバーの改善などのタスクを自動化できます。 Codexは、コードの未知の部分を理解して文書化するための参照ツールとしても機能します。

自動化と品質保証をテストします

テストの自動化された作成とメンテナンスは、特にアプリケーションの領域です。 Codexは、既存のコードの単体テストを生成するだけでなく、統合テストとエンドツーエンドテストを開発することもできます。システムは、それぞれのプロジェクトのテストフレームワークを理解し、正しい構文と構造で対応するテストを作成できます。

品質保証は、コードを自動的にサポートするCodexの機能によって拡張されます。システムは、プル要求を分析し、潜在的な問題を特定し、改善の提案をすることができます。 GitHubワークフローへの統合により、Codexはすべての関連する変更とその効果を文書化するプルレクエストの説明を自動的に生成できます。

従来の発達アプローチとの比較

パラダイムはツールからエージェントに移行します

Codexは、パッシブ開発ツールからアクティブなソフトウェアエンジニアリングエージェントへの基本的なパラダイムシフトを表しています。従来のIDEとコードエディターは特定のタスクで開発者をサポートしていますが、Codexはワークフロー全体のセグメント全体を独立して引き継ぎます。この違いは、Codexが継続的な人間の介入を必要とせずに分析から実装と検証まで複雑なタスクを実行する能力に現れます。

従来の開発アプローチでは、開発者がプログラミングプロセスのすべてのステップを手動で実行する必要があります。問題分析からコード実装、テストやドキュメントまで。 Codexはこのチェーンを自動化し、開発者がより高い抽象化レベルに集中できるようにします。コードの個々の行を記述する代わりに、開発者はCodexによって自律的に実装されるタスクと目標を定義できるようになりました。

効率の向上と生産性の向上

コーデックスによる効率の向上は、いくつかの次元で測定できます。繰り返しタスクでの時間の節約、自動テストと検証によるエラーの削減、および機能開発の加速です。最初のテスターは、特にリファクタリング、テストの作成、バグの修正などのタスクで、大幅な生産性の向上を報告しています。開発者が他のプロジェクトに取り組んでいる間、いくつかのタスクに並行して作業する可能性も、この効率の向上を掛けています。

従来のアプローチと比較して、Codexはトレーニング期間を未知のコードベースに大幅に削減します。開発者は通常、複雑なプロジェクトに精通するために数日または数週間を必要としますが、CodexはAgents.mdファイルとコード構造を分析することですぐに生産的になります。この能力は、迅速な調整と反復開発が必要なアジャイル開発環境で特に価値があります。

に適し：

Chatgpt von Openaaiの現在の開発（2025年3月）

開発者の代わりにエージェント？ソフトウェア業界の次の段階

マルチエージェントエコシステムの開発

コーデックスの開発は、専門のAIエージェントがソフトウェア開発のさまざまな側面を採用している未来を示しています。 Openaiはすでに、フロントエンド開発、バックエンドサービス、データベース設計、または従順なタスクのためのさまざまなエージェントが専門とする非同期マルチエージェントワークフローに取り組んでいます。調整されたエージェントエコシステムのこのビジョンは、ソフトウェアの開発を根本的に変換し、効率のさらに高い増加につながる可能性があります。

ただし、さまざまなエージェントの統合には、エージェント間通信のための新しい調整メカニズムと標準も必要です。 Agents.mdファイルは、AI開発エージェントの構成のための普遍的な標準に発展する可能性があります。このような基準の確立は、さまざまなエージェントシステムの幅広い採用と相互運用性にとって重要です。

ソフトウェア開発業界への影響

コーデックスと同様のシステムは、おそらく開発チームでの役割の再分配につながるでしょう。反復的で明確に定義されたタスクはますます自動化されていますが、戦略的計画、建築上の決定、創造的な問題解決がより重要になっています。開発者は、あらゆる側面を自分で実装する代わりに、複雑なソフトウェアプロジェクトを調整するAIエージェントの導体になります。

この変革には、開発者の新しいスキルとスキルも必要です。AIエージェントの理解と構成、自然言語インターフェイスとの効果的な通信、自動生成コードの評価と検証です。教育機関や企業は、この新しい働き方に開発者を準備するために、それに応じてカリキュラムとトレーニングプログラムを適応させる必要があります。

コーデックスとの効率の向上：AIは人間の創造性に会います

Openai Codexは、ソフトウェア開発のターニングポイントをマークします。これは、漸進的な改善を超えて、基本的なパラダイムシフトを開始します。エージェントを介した実際の開発タスク、クラウドベースのスケーラビリティ、インテリジェントな構成に関する専門的なトレーニングの組み合わせ。MDファイルは、コードを生成するだけでなく、本格的なソフトウェアエンジニアリングパートナーとしても機能するシステムを作成します。印象的なベンチマークの結果とOpenAIでの内部使用の成功により、この技術の可能性が産業における幅広い採用の可能性を検証します。

孤立したクラウド環境を備えたセキュリティアーキテクチャと、ローカル使用のためのCodex CLIの並列可用性は、さまざまなセキュリティおよびコンプライアンス要件に対応しています。これにより、企業はセキュリティ基準を損なうことなく効率の向上から利益を得ることができます。完全に自動的なワークフローから支援開発プロセスまで、システムの柔軟性により、さまざまな開発シナリオやエクスペリエンスレベルに適しています。

長期的には、Codexは、AIエージェントが開発チームの不可欠な部分として機能し、それらを置き換える代わりに人間の創造性と戦略的計画を強化する未来を示しています。このビジョンの成功は、モデルの継続的な改善、エージェントなどの構成メカニズムの標準化、および人間とAIの間の新しいコラボレーションパラダイムの開発にかかっています。 Codexを使用すると、Openaiはこのソフトウェア開発の将来の重要な基盤を築きました。これは、ソフトウェア開発の生産性と品質を持続可能に変える可能性があります。

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