Programmering och mjukvaruteknik med OpenAI Codex: Skrivning, testning och distribution med autonoma AI -agenter

Från idén till koden: Codex accelererar utvecklingen radikalt

Med Codex har OpenAI presenterat en banbrytande molnbaserad mjukvaruteknikagent som i grunden förvandlar hur utvecklare skriver kod, testning och distribution. Baserat på den specialiserade modellen Codex-1, en variant av O3-modellen optimerad för mjukvaruutveckling, automatiserar Codex komplexa programmeringsuppgifter från funktionsutveckling till skapande av pull-request. Systemet fungerar i isolerade molnmiljöer som är laddade för användarens arkiv och kan konfigureras till ett projektspecifikt sätt genom agenter.md-filer. Med imponerande prestationer i riktmärken som SWE-Bench Verified Codex överskrider konventionella utvecklingsmetoder och skapar ett nytt paradigm av AI-baserad mjukvaruutveckling.

Lämplig för detta:

• OpenAI: s chatgpt-planer för GPT-5: Integration av verktyg och uppdatering av operatörsagenten

Teknisk arkitektur och kärnfunktioner

Modellbasis och specialisering

Codex är baserad på Codex-1, en modell utbildad på verkliga programmeringsuppgifter genom förstärkningsinlärning, som utvecklades som en specialiserad variant av OpenAI O3-modellen. Denna specialisering gör det möjligt för systemet att generera kod som motsvarar mänsklig utvecklingsstil och följer de givna instruktionerna exakt. I motsats till enkla kodens slutförandeverktyg som Github Copilot, tänker Codex i fullständiga uppgifter och kan utföra komplexa funktionsimplementeringar, bugfixar och testautomation parallellt och isolerade.

Den underliggande modellen tränades specifikt för att utföra iterativa tester tills tillfredsställande resultat uppnås. Denna förmåga att självvalidering skiljer Codex från konventionella AI-kodande assistenter och möjliggör en högre kvalitet på de genererade lösningarna. Den tekniska basen använder isolerade molnbehållare som är laddade med användarens förvar och ger en säker sandlådmiljö för alla operationer.

Molnbaserad exekveringsmiljö

Arkitekturen för Codex är baserad på isolerade molnbehållare, som automatiskt förkonfigureras med användarens kodförvar. Varje uppgift utförs i din egen sandlådmiljö, vilket säkerställer en tydlig åtskillnad mellan olika projekt och uppgifter. Dessa miljöer är konfigurerade på ett sådant sätt att de motsvarar projektets faktiska utvecklingsmiljö, inklusive alla nödvändiga beroenden och verktyg.

Inom denna sandlåda kan Codex utföra omfattande operationer: Läs och redigera filer, utföra kommandon, låt testa sviter köra, utföra Linner och typrecensioner. Bearbetningstiden varierar vanligtvis mellan ett och 30 minuter, beroende på komplexiteten i uppgiften. Under exekveringen dokumenterar Codex varje steg och tillhandahåller terminalloggar och testresultat för att säkerställa fullständig spårbarhet.

Arbetsflöde och användarupplevelse

Integration i chatgpt

Tillgång till Codex sker sömlöst via sidofältet i chatgpt, där användare kan välja mellan olika interaktionslägen. Genom att välja "kod" kan utvecklare starta specifika implementeringsuppgifter, medan "fråga" används för frågor om kodbasen. Denna integration gör det möjligt för utvecklare att bli ett beslut -tillverkare från exekutorn, eftersom ansvaret för strategiska beslut förblir hos människor, medan ansträngningen för repetitiva aktiviteter drastiskt minskas.

Användargränssnittet är utformat för att minimalt avbryta utvecklingsarbetsflödet. Användare kan sträva efter framstegen med sina uppgifter i realtid och ha möjlighet att komma åt alla steg i agenten. Efter att ha slutfört en uppgift kan utvecklare kontrollera resultaten, begära ytterligare revideringar, öppna Github Pull -förfrågningar eller integrera ändringarna direkt i deras lokala miljö.

Parallell uppgiftsbehandling

En avgörande fördel med Codex ligger i dess förmåga att parallella arbeten flera uppgifter. Medan Codex arbetar med en komplex refactoring, kan utvecklare också arbeta med andra projekt på sitt lokala system eller ägna sig åt strategiska beslut. Denna asynkrona arbetsmetod motsvarar målet för OpenAI att etablera AI -agenter som ”virtuella lagkamrater” som kan ta på sig uppgifter som människor skulle kosta timmar eller till och med dagar.

Utvecklingen går mot ett multi-agent arbetsflöde, där olika specialiserade agenter kan ta på sig olika aspekter av mjukvaruutveckling. Detta tillvägagångssätt lovar en ytterligare ökning av effektiviteten och gör det möjligt för utvecklingsgrupper att fokusera på kreativa och strategiska aspekter av mjukvaruutveckling.

Lämplig för detta:

• Topp tio för råd om råd och planering-konstgjord intelligens och tips: olika AI-modeller och typiska tillämpningsområden

Agents.MD -konfigurationssystem

Projekt -specifika instruktioner

Agents.MD-systemet representerar en innovativ metod för att konfigurera och styra Codex på ett projektspecifikt sätt. Dessa textfiler fungerar på samma sätt som Readme.md-filer och innehåller instruktioner för navigering i kodbasen, testkommandon och projektspecifik bästa praxis. Agents.md -filerna kan placeras i valfritt läge i filsystemet, med typiska platser som rotkatalogen, hemkatalogen eller olika positioner i GIT -förvar.

Räckvidden för en agent.md -fil sträcker sig till hela katalogträdet, som rötter i mappen som innehåller filen. För varje fil som berör Codex i sin slutliga patch måste alla instruktioner från Agents.md -filer följas, vars räckvidd innehåller. Denna hierarkiska struktur gör det möjligt att definiera både globala och specifika riktlinjer för olika delar av ett projekt.

Hierarkisk kontrollstruktur

Agents.MD-systemet implementerar en sofistikerad hierarki för konfliktlösningen: djupare-kapslade agenter.MD-filer har prioritet framför högre filer för motsägelsefulla instruktioner. Direktsystem, utvecklare eller användarinstruktioner som en del av en prompt har dock alltid prioritet framför agenter.md -instruktioner. Denna struktur säkerställer att projekt -specifika konfigurationer används korrekt, samtidigt som flexibilitet för situationella justeringar bevaras.

Agents.md -filerna kan innehålla programmatiska kontroller för verifiering av det arbete som Codex måste utföra enligt alla kodändringar. Denna validering gäller också tydligen enkla ändringar som dokumentationsuppdateringar, vilket säkerställer konsekvent kvalitetssäkring. Sådana konfigurationer gör det möjligt för team att sömlöst integrera sina specifika utvecklingsstandarder och processer i det AI-baserade arbetsflödet.

Prestationsutvärdering och riktmärken

Swebench verifierade resultat

Codex visar imponerande prestanda i etablerade riktmärken för mjukvaruteknik. På Swe-Bench Verified, ett riktmärke för utvärderingen av stora språkmodeller vid verkliga mjukvaruproblem från Github, överträffar Codex-1 både GPT-3.5 och GPT-4 mini i specialiserade mjukvarutekniska uppgifter. Dessa resultat uppnåddes till och med utan speciella agenter.MD -filer eller anpassade ställningar, som understryker modellens inneboende prestanda.

SWE-BENCH representerar en särskilt relevant grund för utvärdering eftersom den använder verkliga GitHub-problem och ber modeller att generera fläckar som löser de beskrivna problemen. Benchmarken erbjuder reproducerbar utvärdering av Docker-baserade utvärderingsmiljöer och innehåller olika dataposter, inklusive Swe-Bench Lite, Swe-Bench Verified och Swe-Bench Multimodal. Den starka prestanda för kodex i dessa tester indikerar en betydande förbättring jämfört med traditionella tillvägagångssätt.

Interna OpenAi -utvärderingar

Förutom offentliga riktmärken visar Codex-1 också överlägsna tjänster i interna OpenAI-SWE-uppgifter riktmärken. Dessa interna utvärderingar är baserade på verkliga mjukvaruutvecklingsuppgifter och återspeglar de praktiska applikationsscenarier för vilka Codex utvecklades. Det faktum att dessa resultat uppnåddes utan projekt -specifika konfigurationer understryker potentialen för ännu bättre prestanda med optimal konfiguration.

På OpenAAI själv används Codex redan dagligen för att automatisera återkommande, tydligt definierade uppgifter som refactoring, byta namn och skriva tester. Denna praktiska tillämpning i en produktiv miljö validerar referensresultaten och visar systemets praktiska. De interna teamen använder framgångsrikt Codex för funktionsutveckling, felsökning, testautomation och kodrefaktorering.

Integration av en oberoende och tvärdata källomfattande AI-plattform för alla företagsfrågor-image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Denna AI -plattform interagerar med alla specifika datakällor
  • Från SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox och många andra datahanteringssystem
• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Utmaningar som vår AI -plattform löser

• Brist på noggrannhet av konventionella AI -lösningar
• Dataskydd och säker hantering av känsliga data
• Höga kostnader och komplexitet för individuell AI -utveckling
• Brist på kvalificerad AI
• Integration av AI i befintliga IT -system

Mer om detta här:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

Säkerhets- och distributionsmodeller

Isolerade exekveringsmiljöer

Säkerhet är i mitten av Codex -arkitekturen, varvid varje uppgift utförs i helt isolerade molnbehållare. Dessa sandlådmiljöer är utformade på ett sådant sätt att de inte kan påverka andra projekt eller system. Isoleringen säkerställer att experimentell eller felaktig kod inte kan orsaka skador på produktionsmiljön.

Den molnbaserade naturen hos Codex gör det möjligt att genomföra omfattande säkerhetsåtgärder som skulle vara svåra att genomföra i lokala utvecklingsmiljöer. Varje behållare är konfigurerad med specifika resursgränser och nätverksbegränsningar för att förhindra obehöriga åtkomst eller dataläckar. Miljöerna återställs helt efter att ha slutfört en uppgift, vilket säkerställer en ren utgångspunkt för efterföljande uppgifter.

Codex CLI som ett lokalt alternativ

Parallellt med den molnbaserade Codex erbjuder OpenAI också Codex CLI som ett open source-verktyg för lokalt bruk. Detta terminala infödda verktyg ger liknande AI -färdigheter direkt till den lokala utvecklingsmiljön och behandlar således säkerhetsproblem när det gäller molnanvändning. Codex CLI körs helt lokalt och säkerställer att källkoden inte lämnar den lokala miljön, såvida inte utvecklaren uttryckligen beslutar.

CLI -verktyget erbjuder tre olika godkännandelägen: föreslå (endast förslag), Auto -redigering (automatisk bearbetning med bekräftelse) och full bil (hela automatisk version i en sandlåda). Denna flexibilitet gör det möjligt för utvecklare att anpassa graden av autonomi beroende på uppgift och förtroende för systemet. Med stöd för multimodala ingångar kan Codex CLI bearbeta text, skärmdumpar eller diagram och generera eller redigera kod i enlighet därmed.

Lämplig för detta:

• Chatgpt 5 | OpenAI Master Plan: Super Assistant som tycker att Chatgpt snart bör skriva e-post, boka resor och mer!

Praktiska områden med tillämpning och användningsfall

Funktionsutveckling och kodgenerering

Codex utmärker sig i automatiserad funktionsutveckling, från den första befruktningen till fullständig implementering. Systemet kan kombinera nya funktioner ställningar, komponenter och till och med skapa en omfattande dokumentation. För utvecklingsgrupper betyder detta en betydande acceleration av utvecklingscykeln, eftersom Codex kan ta över repetitiva och tidskrävande aspekter av implementering av funktioner.

Codex förmåga att generera sammanhanget för kontextmedveten kodgenerering gör det möjligt för inte bara att skapa funktionskod, utan också att säkerställa att denna kod motsvarar de projektspecifika standarder och konventioner. Genom att integrera Agents.MD -filer kan Codex automatiskt använda rätt kodningsstandarder, namnkonventioner och arkitektoniska mönster. Detta resulterar i kod, som sömlöst är integrerad i befintliga kodbaser och kräver minimal efterbehandlingsinsats.

Felsökning och underhåll

Inom felsökning och kodunderhåll visar Codex speciella styrkor för att identifiera och ta bort fel. Systemet kan analysera komplexa kodbaser, hitta problem och implementera lämpliga korrigeringar. Codex förmåga att inte bara avhjälpa felet, utan också att genomföra förebyggande åtgärder som ytterligare tester eller valideringar.

Underhållet av stora kodbaser förenklas avsevärt av Codex eftersom systemet kan utföra omfattande refaktoreringsoperationer. Uppgifter som att byta namn på variabler eller funktioner, uppdatering av beroenden eller förbättringen av testskyddet kan automatiseras. Codex kan också fungera som referensverktyg för att förstå och dokumentera okända delar av koden.

Testa automatisering och kvalitetssäkring

Den automatiserade skapandet och underhållet av tester är ett särskilt markeringsområde. Codex kan inte bara generera enhetstester för befintlig kod, utan också utveckla integrationstester och tester till slutet. Systemet förstår testramarna för respektive projekt och kan skapa motsvarande tester i rätt syntax och struktur.

Kvalitetssäkring utvidgas med Codex: s förmåga att automatiskt stödja koden. Systemet kan analysera dragförfrågningar, identifiera potentiella problem och ge förslag på förbättringar. Med integrationen i GitHub-arbetsflöden kan Codex automatiskt generera beskrivningar av dragkraft som dokumenterar alla relevanta förändringar och deras effekter.

Jämförelse med traditionella utvecklingsmetoder

Paradigm skift från verktyget till agenten

Codex representerar ett grundläggande paradigmskifte från passiva utvecklingsverktyg till aktiva mjukvarutekniska agenter. Medan traditionella IDE: er och kodredaktörer stöder utvecklare i specifika uppgifter, tar Codex över hela arbetsflödesegmenten oberoende. Denna skillnad manifesterar sig i Codex förmåga att utföra komplexa uppgifter från analys till implementering och validering utan att behöva kontinuerlig mänsklig intervention.

Den traditionella utvecklingsmetoden kräver att utvecklare manuellt utför varje steg i programmeringsprocessen: från problemanalys till kodimplementering till testning och dokumentation. Codex automatiserar denna kedja och gör det möjligt för utvecklare att koncentrera sig på högre abstraktionsnivåer. Istället för att skriva enskilda kodrader kan utvecklare nu definiera uppgifter och mål som implementeras autonomt av Codex.

Effektivitetsökning och produktivitetsvinster

Ökningen i effektiviteten genom Codex kan mätas i flera dimensioner: tidsbesparing i repetitiva uppgifter, minskning av fel genom automatiserade tester och validering samt acceleration av funktionsutveckling. De första testarna rapporterar betydande produktivitetsökningar, särskilt i uppgifter som refactoring, testskapande och bugfixering. Möjligheten att arbeta med flera uppgifter parallellt, medan utvecklare arbetar med andra projekt, multiplicerar också dessa effektivitetsvinster.

Jämfört med traditionella tillvägagångssätt reducerar Codex också träningsperioden avsevärt till okända kodbaser. Medan utvecklare normalt behöver dagar eller veckor för att bekanta sig med komplexa projekt, kan Codex omedelbart bli produktiva genom att analysera agenter.md -filer och kodstrukturer. Denna förmåga är särskilt värdefull i smidiga utvecklingsmiljöer, där snabba justeringar och iterativ utveckling krävs.

Lämplig för detta:

• Nuvarande utveckling i Chatgpt von OpenAAI (mars 2025)

Agenter istället för utvecklare? Nästa steg i mjukvarubranschen

Utveckling till ett multi-agent ekosystem

Utvecklingen av Codex indikerar en framtid där specialiserade AI -agenter använder olika aspekter av mjukvaruutveckling. OpenAI arbetar redan med ett asynkron multi-agent arbetsflöde, där olika agenter för frontend-utveckling, backend-tjänster, databasdesign eller undergiven uppgifter specialiserar sig. Denna vision om ett koordinerat agentekosystem kan i grunden omvandla mjukvaruutveckling och leda till ännu högre effektivitetsökningar.

Integrationen av olika medel kräver emellertid också nya samordningsmekanismer och standarder för kommunikation mellan agenten. Agents.MD -filer kan utvecklas till en universell standard för konfiguration av AI -utvecklingsagenter. Upprättandet av sådana standarder kommer att vara avgörande för den breda antagandet och interoperabiliteten mellan olika agentsystem.

Effekter på mjukvaruutvecklingsindustrin

Codex och liknande system kommer förmodligen att leda till en omfördelning av roller i utvecklingsgrupper. Medan repetitiva och väldefinierade uppgifter alltmer automatiseras, blir strategisk planering, arkitektoniska beslut och kreativ problemlösning viktigare. Utvecklare blir ledare för AI -agenter som orkestrerar komplexa mjukvaruprojekt istället för att implementera alla aspekter själva.

Denna omvandling kräver också nya färdigheter och färdigheter hos utvecklare: förståelse och konfigurering av AI -agenter, effektivt kommunicera med naturliga språkgränssnitt och utvärdera och validera automatiskt genererad kod. Utbildningsinstitutioner och företag måste anpassa sina läroplaner och utbildningsprogram i enlighet därmed för att förbereda utvecklare för detta nya sätt att arbeta.

Effektivitetsökning med Codex: AI möter mänsklig kreativitet

OpenAI Codex markerar en vändpunkt i mjukvaruutvecklingen, som går utöver inkrementella förbättringar och initierar ett grundläggande paradigmskifte. Kombinationen av specialiserad utbildning av verkliga utvecklingsuppgifter, molnbaserad skalbarhet och intelligent konfiguration genom agenter.MD-filer skapar ett system som inte bara genererar kod utan också fungerar som en fullfjädrad programvaruteknik. De imponerande referensresultaten och den framgångsrika internt användningen vid OpenAI validerar potentialen för denna teknik för den breda antagandet inom industrin.

Säkerhetsarkitekturen med isolerade molnmiljöer och den parallella tillgängligheten av Codex CLI för lokal användning möter olika säkerhets- och efterlevnadskrav. Detta gör det möjligt för företag att dra nytta av effektivitetsökningarna utan att kompromissa med deras säkerhetsstandarder. Systemets flexibilitet, från helautomatiska arbetsflöden till assisterade utvecklingsprocesser, gör det lämpligt för olika utvecklingsscenarier och erfarenhetsnivåer.

På lång sikt indikerar Codex en framtid där AI -agenter fungerar som en integrerad del av utvecklingsgrupperna och intensifierar mänsklig kreativitet och strategisk planering istället för att ersätta dem. Framgången för denna vision beror på den kontinuerliga förbättringen av modellerna, standardiseringen av konfigurationsmekanismer som agenter.MD och utvecklingen av nya samarbetsparadigmer mellan människor och AI. Med Codex har OpenAI lagt en viktig grund för denna framtid för mjukvaruutveckling, som har potential att förändra produktiviteten och kvaliteten på mjukvaruutvecklingen hållbart.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus