Программирование и разработка программного обеспечения с использованием OpenAI Codex: написание, тестирование и развертывание автономных агентов искусственного интеллекта.

От идеи к коду: Codex кардинально ускоряет разработку.

Компания OpenAI представила Codex — революционный облачный агент для разработки программного обеспечения, который коренным образом меняет подход разработчиков к написанию, тестированию и развертыванию кода. Основанный на специализированной модели codex-1, оптимизированной для разработки программного обеспечения версии модели o3, Codex автоматизирует сложные задачи программирования — от разработки функций до создания запросов на слияние. Система работает в изолированных облачных средах, предварительно загруженных репозиторием пользователя, и может быть настроена для конкретного проекта с помощью файлов AGENTS.md. Благодаря впечатляющим результатам в таких бенчмарках, как SWE-Bench Verified, Codex превосходит традиционные подходы к разработке и устанавливает новую парадигму для разработки программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта.

Подходит для:

• Планы OpenAI CATGPT для GPT-5: интеграция инструментов и обновление агента оператора

Техническая архитектура и основные функциональные возможности

Модельная основа и специализация

Codex основан на модели codex-1, обученной на реальных задачах программирования с использованием обучения с подкреплением, и разработан как специализированный вариант модели OpenAI o3. Эта специализация позволяет системе генерировать код, который напоминает стиль разработки человека и точно следует заданным инструкциям. В отличие от простых инструментов автозавершения кода, таких как GitHub Copilot, Codex мыслит категориями завершенных задач и может выполнять сложные реализации функций, исправления ошибок и автоматизацию тестирования параллельно и изолированно.

Базовая модель была специально обучена для выполнения итеративных тестов до достижения удовлетворительных результатов. Эта возможность самопроверки отличает Codex от традиционных систем искусственного интеллекта для программирования и позволяет создавать решения более высокого качества. Техническая основа использует изолированные облачные контейнеры, загруженные в соответствующие репозитории пользователя, обеспечивая безопасную изолированную среду для всех операций.

Среда выполнения на основе облачных технологий

Архитектура Codex основана на изолированных облачных контейнерах, которые автоматически предварительно настраиваются с репозиторием кода пользователя. Каждая задача выполняется в собственной изолированной среде, обеспечивая четкое разделение между различными проектами и задачами. Эти среды настраиваются в соответствии с фактической средой разработки проекта, включая все необходимые зависимости и инструменты.

В этой изолированной среде Codex может выполнять комплексные операции: чтение и манипулирование файлами, выполнение команд, запуск наборов тестов, а также проверку синтаксиса и типов. Время обработки обычно варьируется от одной до 30 минут в зависимости от сложности задачи. Во время выполнения Codex документирует каждый шаг и предоставляет журналы терминала и результаты тестов для обеспечения полной отслеживаемости.

Рабочий процесс и пользовательский опыт

Интеграция в ChatGPT

Доступ к Codex осуществляется через боковую панель ChatGPT, где пользователи могут выбирать между различными режимами взаимодействия. Выбор «Код» позволяет разработчикам начинать выполнение конкретных задач по реализации, а «Задать вопрос» используется для вопросов о кодовой базе. Эта интеграция позволяет разработчикам перейти от исполнителей к лицам, принимающим решения, поскольку ответственность за стратегические решения остается за пользователем, при этом значительно сокращая трудозатраты на выполнение повторяющихся задач.

Пользовательский интерфейс разработан таким образом, чтобы свести к минимуму сбои в рабочем процессе разработки. Пользователи могут отслеживать ход выполнения своих задач в режиме реального времени и иметь доступ ко всем этапам работы агента. После завершения задачи разработчики могут просмотреть результаты, запросить дальнейшие изменения, открыть запросы на слияние в GitHub или интегрировать изменения непосредственно в свою локальную среду.

Параллельная обработка задач

Ключевое преимущество Codex заключается в его способности обрабатывать множество задач параллельно. Пока Codex работает над сложным проектом рефакторинга, разработчики могут одновременно работать над другими проектами или сосредоточиться на стратегических решениях в своих локальных системах. Такой асинхронный подход соответствует цели OpenAI по созданию агентов ИИ в качестве «виртуальных членов команды», способных выполнять задачи, на решение которых у людей ушли бы часы или даже дни.

Тенденция смещается в сторону многоагентного рабочего процесса, где различные специализированные агенты могут обрабатывать разные аспекты разработки программного обеспечения. Такой подход обещает дальнейшее повышение эффективности и позволяет командам разработчиков сосредоточиться на творческих и стратегических аспектах разработки программного обеспечения.

Подходит для:

• Десять лучших по консалтингу и планированию — Обзор и советы по искусственному интеллекту: различные модели ИИ и типичные области применения

Система конфигурации AGENTS.md

Инструкции, специфичные для проекта.

Система AGENTS.md предоставляет инновационный метод настройки и управления Codex для конкретных проектов. Эти текстовые файлы функционируют аналогично файлам README.md и содержат инструкции по навигации по кодовой базе, командам тестирования и лучшим практикам, специфичным для проекта. Файлы AGENTS.md могут быть размещены в любом месте файловой системы, обычно в корневом каталоге, домашнем каталоге или в различных местах репозиториев Git.

Область действия файла AGENTS.md распространяется на всё дерево каталогов, корнем которого является папка, содержащая этот файл. Для каждого файла, который Codex затрагивает в своём окончательном патче, необходимо следовать всем инструкциям из файлов AGENTS.md, область действия которых включает этот файл. Такая иерархическая структура позволяет определять как глобальные, так и специфические политики для различных частей проекта.

Иерархическая структура правил

Система AGENTS.md реализует сложную иерархию для разрешения конфликтов: в случае конфликтующих инструкций более глубоко вложенные файлы AGENTS.md имеют приоритет над файлами более высокого уровня. Однако прямые инструкции системы, разработчика или пользователя, содержащиеся в подсказке, всегда имеют приоритет над инструкциями AGENTS.md. Такая структура гарантирует правильное применение конфигураций, специфичных для проекта, сохраняя при этом гибкость для ситуационных корректировок.

Файлы AGENTS.md могут содержать программные проверки для подтверждения работы, которую Codex должен выполнить после всех изменений кода. Эта проверка также применяется к, казалось бы, простым изменениям, таким как обновления документации, обеспечивая тем самым согласованный контроль качества. Такие конфигурации позволяют командам беспрепятственно интегрировать свои специфические стандарты и процессы разработки в рабочий процесс, основанный на искусственном интеллекте.

Оценка эффективности и тесты

Результаты проверки SWE-Bench

Codex демонстрирует впечатляющие результаты в общепринятых тестах по разработке программного обеспечения. На SWE-Bench Verified, бенчмарке для оценки больших языковых моделей на реальных задачах разработки программного обеспечения от GitHub, codex-1 превосходит как GPT-3.5, так и GPT-4 Mini в специализированных задачах разработки программного обеспечения. Эти результаты были достигнуты даже без специальных файлов AGENTS.md или пользовательской структуры, что подчеркивает присущую модели мощь.

SWE-Bench предоставляет особенно актуальную основу для оценки, поскольку использует реальные проблемы GitHub и побуждает модели генерировать патчи, которые устраняют описанные проблемы. Бенчмарк обеспечивает воспроизводимую оценку с помощью оценочных сред на основе Docker и включает различные наборы данных, такие как SWE-Bench Lite, SWE-Bench Verified и SWE-Bench Multimodal. Высокая производительность Codex в этих тестах указывает на значительное улучшение по сравнению с традиционными подходами.

Внутренние оценки OpenAI

Помимо общедоступных бенчмарков, codex-1 также демонстрирует превосходные результаты во внутренних бенчмарках задач разработки программного обеспечения OpenAI. Эти внутренние оценки основаны на реальных задачах разработки программного обеспечения и отражают практические сценарии применения, для которых был разработан codex. Тот факт, что эти результаты были достигнуты даже без конфигураций, специфичных для конкретного проекта, подчеркивает потенциал для еще большей производительности при оптимальной конфигурации.

В самой компании OpenAI Codex уже ежедневно используется для автоматизации повторяющихся, четко определенных задач, таких как рефакторинг, переименование и написание тестов. Это практическое применение в производственной среде подтверждает результаты бенчмарков и демонстрирует пригодность системы для реального использования. Внутренние команды успешно используют Codex для разработки новых функций, отладки, автоматизации тестирования и рефакторинга кода.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех компаний Matters-Image: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Модели безопасности и развертывания

Изолированные среды выполнения

Безопасность лежит в основе архитектуры Codex, и каждая задача выполняется в полностью изолированных облачных контейнерах. Эти песочницы спроектированы таким образом, чтобы не оказывать влияния на другие проекты или системы. Такая изоляция гарантирует, что экспериментальный или ошибочный код не сможет нанести ущерб производственной среде.

Облачная архитектура Codex позволяет внедрять комплексные меры безопасности, которые было бы сложно реализовать в локальных средах разработки. Каждый контейнер настраивается с определенными ограничениями ресурсов и сетевыми ограничениями для предотвращения несанкционированного доступа или утечки данных. После завершения задачи среда полностью сбрасывается, обеспечивая чистую отправную точку для последующих задач.

Codex CLI как локальная альтернатива

Наряду с облачной версией Codex, OpenAI также предлагает Codex CLI в качестве инструмента с открытым исходным кодом для локального использования. Этот инструмент, работающий непосредственно в терминале, предоставляет аналогичные возможности ИИ непосредственно в локальной среде разработки, решая проблемы безопасности, связанные с использованием облачных технологий. Codex CLI работает полностью локально, гарантируя, что исходный код никогда не покинет локальную среду, если только разработчик явно не выберет это сделать.

Инструмент командной строки предлагает три различных режима подтверждения: Suggest (только предложения), Auto Edit (автоматическое редактирование с подтверждением) и Full Auto (полностью автоматическое выполнение в изолированной среде). Такая гибкость позволяет разработчикам регулировать уровень автономности в зависимости от задачи и их уверенности в системе. Благодаря поддержке многомодального ввода, Codex CLI может обрабатывать текст, скриншоты или диаграммы и генерировать или редактировать код соответствующим образом.

Подходит для:

• Chatgpt 5 | Генеральный план Openai: Супер помощник, который думает, что Chatgpt скоро должен написать электронные письма, бронирование и многое другое!

Области практического применения и примеры использования

Разработка функционала и генерация кода.

Codex превосходно справляется с автоматизированной разработкой функций, от первоначальной концепции до полной реализации. Система может создавать каркасы новых функций, связывать компоненты и даже генерировать исчерпывающую документацию. Для команд разработчиков это означает значительное ускорение цикла разработки, поскольку Codex может брать на себя повторяющиеся и трудоемкие аспекты реализации функций.

Возможность Codex генерировать контекстно-зависимый код позволяет не только создавать функциональный код, но и гарантировать его соответствие стандартам и соглашениям конкретного проекта. Благодаря интеграции файлов AGENTS.md, Codex может автоматически применять правильные стандарты кодирования, соглашения об именовании и архитектурные шаблоны. В результате получается код, который легко интегрируется с существующими кодовыми базами и требует минимальной постобработки.

Отладка и техническое обслуживание

В области отладки и сопровождения кода Codex демонстрирует особые преимущества в выявлении и исправлении ошибок. Система способна анализировать сложные кодовые базы, находить проблемы и внедрять соответствующие исправления. Особенно ценна способность Codex не только исправлять ошибки, но и внедрять превентивные меры, такие как дополнительные тесты или валидации.

Codex значительно упрощает сопровождение больших кодовых баз, поскольку система может выполнять обширные операции рефакторинга. Такие задачи, как переименование переменных или функций, обновление зависимостей или улучшение тестового покрытия, могут быть автоматизированы. Codex также может служить справочным инструментом для понимания и документирования незнакомых частей кода.

Автоматизация тестирования и обеспечение качества

Особенно примечательной областью применения является автоматизированное создание и сопровождение тестов. Codex может не только генерировать модульные тесты для существующего кода, но и разрабатывать интеграционные тесты и сквозные тесты. Система понимает тестовые фреймворки соответствующего проекта и может создавать соответствующие тесты с правильным синтаксисом и структурой.

Система Codex повышает качество кода благодаря возможности автоматической проверки кода. Она может анализировать запросы на слияние (pull requests), выявлять потенциальные проблемы и предлагать улучшения. Благодаря интеграции с рабочими процессами GitHub, Codex может автоматически генерировать описания запросов на слияние, в которых документируются все соответствующие изменения и их влияние.

Сравнение с традиционными подходами к развитию

Смена парадигмы от инструмента к агенту.

Codex представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы от пассивных инструментов разработки к активным агентам программной инженерии. В то время как традиционные IDE и редакторы кода помогают разработчикам в решении конкретных задач, Codex автономно обрабатывает целые сегменты рабочего процесса. Это различие особенно очевидно в способности Codex выполнять сложные задачи от анализа до реализации и проверки без необходимости постоянного вмешательства человека.

Традиционный подход к разработке требует от разработчиков вручную выполнять каждый этап процесса программирования: от анализа проблемы и реализации кода до тестирования и документирования. Codex автоматизирует эту цепочку, позволяя разработчикам сосредоточиться на более высоких уровнях абстракции. Вместо написания отдельных строк кода разработчики теперь могут определять задачи и цели, которые Codex будет выполнять автономно.

Повышение эффективности и производительности.

Повышение эффективности благодаря Codex измеримо по нескольким параметрам: экономия времени на повторяющихся задачах, снижение количества ошибок за счет автоматизированного тестирования и валидации, а также ускорение разработки новых функций. Первые тестировщики отмечают значительное повышение производительности, особенно в таких задачах, как рефакторинг, создание тестов и исправление ошибок. Возможность параллельного выполнения нескольких задач, пока разработчики работают над другими проектами, еще больше усиливает эти преимущества в плане эффективности.

По сравнению с традиционными подходами, Codex также значительно сокращает время, необходимое для изучения незнакомых кодовых баз. В то время как разработчикам обычно требуются дни или недели, чтобы ознакомиться со сложными проектами, Codex позволяет начать работу немедленно, анализируя файлы AGENTS.md и структуру кода. Эта возможность особенно ценна в гибких средах разработки, где необходимы быстрые корректировки и итеративная разработка.

Подходит для:

• Текущие события в Chatgpt von Openaai (март 2025 г.)

Агенты вместо разработчиков? Следующий этап развития индустрии программного обеспечения.

Эволюция в направлении многоагентной экосистемы

Разработка Codex указывает на будущее, где специализированные агенты искусственного интеллекта будут заниматься различными аспектами разработки программного обеспечения. OpenAI уже работает над асинхронным многоагентным рабочим процессом, где разные агенты специализируются на разработке интерфейса, бэкенд-сервисов, проектировании баз данных или задачах DevOps. Эта концепция скоординированной экосистемы агентов может коренным образом изменить разработку программного обеспечения и привести к еще большему повышению эффективности.

Однако интеграция различных агентов также требует новых механизмов координации и стандартов для межагентного взаимодействия. Файлы AGENTS.md могут превратиться в универсальный стандарт для настройки агентов разработки ИИ. Создание таких стандартов будет иметь решающее значение для широкого внедрения и совместимости различных систем агентов.

Влияние на индустрию разработки программного обеспечения

Системы Codex и аналогичные им, вероятно, приведут к перераспределению ролей внутри команд разработчиков. Хотя повторяющиеся и четко определенные задачи будут все больше автоматизироваться, стратегическое планирование, архитектурные решения и творческое решение проблем приобретут большее значение. Разработчики станут дирижерами агентов ИИ, которые будут управлять сложными программными проектами, вместо того чтобы самостоятельно реализовывать каждый аспект.

Эта трансформация также требует от разработчиков новых навыков и компетенций: понимания и настройки агентов ИИ, эффективного взаимодействия с интерфейсами на естественном языке, а также оценки и проверки автоматически сгенерированного кода. Образовательные учреждения и компании должны соответствующим образом адаптировать свои учебные программы и курсы повышения квалификации, чтобы подготовить разработчиков к этому новому способу работы.

Повышение эффективности с помощью Codex: искусственный интеллект и человеческое творчество

OpenAI Codex знаменует собой поворотный момент в разработке программного обеспечения, выходя за рамки постепенных улучшений и открывая фундаментальный сдвиг парадигмы. Сочетание специализированного обучения на реальных задачах разработки, масштабируемости на основе облачных технологий и интеллектуальной конфигурации с помощью файлов AGENTS.md создает систему, которая не только генерирует код, но и выступает в качестве полноценного партнера в области разработки программного обеспечения. Впечатляющие результаты бенчмарков и успешное внутреннее использование в OpenAI подтверждают потенциал этой технологии для широкого внедрения в отрасли.

Архитектура безопасности, включающая изолированные облачные среды и параллельную доступность Codex CLI для локального использования, отвечает различным требованиям безопасности и соответствия нормативным требованиям. Это позволяет компаниям любого размера повысить эффективность работы без ущерба для стандартов безопасности. Гибкость системы, от полностью автоматизированных рабочих процессов до процессов разработки с поддержкой, делает ее подходящей для различных сценариев разработки и уровней опыта.

В долгосрочной перспективе Codex указывает на будущее, где агенты ИИ будут функционировать как неотъемлемая часть команд разработчиков, усиливая человеческую креативность и стратегическое планирование, а не заменяя их. Успех этого видения зависит от постоянного совершенствования моделей, стандартизации механизмов конфигурации, таких как AGENTS.md, и разработки новых парадигм сотрудничества между людьми и ИИ. С помощью Codex компания OpenAI заложила важную основу для этого будущего разработки программного обеспечения, которое имеет потенциал для устойчивого преобразования производительности и качества разработки программного обеспечения.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Konrad Wolfenstein

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus