使用OpenAI Codex：编写，测试和部署的编程和软件工程与自主AI代理

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发表于：2025年6月4日 /更新：2025年6月4日 - 作者： Konrad Wolfenstein

使用OpenAI Codex：编写，测试和部署的编程和软件工程与自主AI代理 - 图像：xpert.digital.digital

OpenAAI Codex：程序员和开发人员的GameChanger

从想法到代码：codex从根本上加速了开发

使用Codex，OpenAI提出了一个开创性的基于云的软件工程代理，他从根本上改变了开发人员编写代码，测试和部署的方式。基于专门的Model codex-1，即针对软件开发优化的O3模型的变体，Codex自动化了从功能开发到Pull-RequeSt创建的复杂编程任务。该系统在隔离的云环境中起作用，这些环境由用户的存储库充电，可以通过代理.md文件配置为特定于项目的方式。在SWE Bench验证的Codex等基准中，基准中的成就令人印象深刻，超过了常规的开发方法，并建立了基于AI的软件开发的新范式。

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技术架构和核心功能

模型基础和专业化

Codex基于Codex-1，该模型是通过增强学习对实际编程任务进行培训的模型，该模型是开发为OpenAI O3模型的专业变体的。该专业化使系统能够生成与人类发展风格相对应的代码，并准确地遵循给定的指令。与简单的代码完成工具（例如GitHub Copilot）相反，Codex在完整的任务中思考，可以并行和隔离地执行复杂的功能实现，错误修复和测试自动化。

基础模型经过专门训练，可以进行迭代测试，直到达到令人满意的结果为止。这种自我验证的能力将法典与常规的AI编码助手区分开，并使生成的解决方案的质量更高。技术基础使用带有用户存储库的隔离云容器，并为所有操作提供安全的沙盒环境。

基于云的执行环境

Codex的体系结构基于孤立的云容器，这些容器会自动与用户的代码存储库预先合并。每个任务都是在您自己的沙箱环境中执行的，这确保了不同的项目和任务之间的明确分离。这些环境的配置方式使它们与项目的实际开发环境相对应，包括所有必要的依赖项和工具。

在此沙箱中，Codex可以执行全面的操作：读取和编辑文件，执行命令，让测试套件运行，执行Linner和类型评论。处理时间通常在一到30分钟之间变化，具体取决于任务的复杂性。在执行过程中，Codex文档每个步骤都提供终端日志和测试结果，以确保完全可追溯性。

工作流程和用户体验

集成在chatgpt中

访问Codex是通过Chatgpt中的侧边栏无缝的，用户可以在不同的交互模式之间进行选择。通过选择“代码”，开发人员可以启动特定的实现任务，而“ ask”用于有关代码库的问题。这种整合使开发人员能够成为执行人的决策者，因为战略决策的责任仍然是人类，而重复活动的努力大大减少了。

用户界面旨在最小化开发工作流程。用户可以实时追求其任务的进度，并有机会访问代理的所有步骤。完成任务后，开发人员可以检查结果，请求进一步的修订，打开GitHub拉动请求或将更改直接集成到本地环境中。

并行任务处理

法典的决定性优势在于它可以并行处理多个任务的能力。尽管Codex正在研究复杂的重构，但开发人员还可以在其本地系统上从事其他项目，或者将自己投入战略决策。这种异步工作方法与Openai的目标相对应，以将AI代理建立为“虚拟队友”，该任务可以承担人们将花费数小时甚至数天的任务。

该发展朝着多代理工作流程，在该工作流程中，不同的专业代理可以采用软件开发的不同方面。这种方法有望进一步提高效率，并使开发团队能够专注于软件开发的创造性和战略方面。

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代理.MD配置系统

项目 - 特定说明

代理系统代表以特定于项目的方式配置和控制法典的创新方法。这些文本文件与readme.md文件相似，并包含在代码库，测试命令和特定于项目的最佳实践中导航的说明。代理文件可以放置在文件系统中的任何位置，典型的位置是根目录，主目录或GIT存储库中的不同位置。

agent.md文件的范围扩展到整个目录树，并扎在包含文件的文件夹中。对于每个在最终补丁中触摸法典的文件，必须遵循代理文件的所有指令，该文件包含的范围。这种层次结构使得可以为项目的不同部分定义全球和特定准则。

分层控制结构

代理系统实现了解决冲突的复杂层次结构：更深nest的代理。md文件优先于更高的文件，以实现矛盾的说明。但是，作为提示的一部分，直接系统，开发人员或用户说明始终优先于代理。md说明。该结构可确保正确使用项目特定的配置，同时保留了情境调整的灵活性。

代理文件可以包含编程检查，以验证Codex必须根据所有代码更改进行的工作。此验证还适用于明显简单的更改，例如文档更新，从而确保质量一致。这种配置使团队能够将其特定的开发标准和流程无缝集成到基于AI的工作流程中。

绩效评估和基准

SWE基础验证的结果

Codex在既定的软件工程基准中显示出令人印象深刻的性能。在SWE-Bench验证中，在GitHub的真实软件问题上评估大语言模型的基准，Codex-1在专业软件工程任务中超过GPT-3.5和GPT-4 Mini。这些结果甚至在没有特殊代理的情况下就可以实现。MD文件或自定义脚手架，这强调了模型的固有性能。

SWE-Bench代表了评估特别相关的基础，因为它使用了实际的GitHub问题，并要求模型生成解决所述问题的补丁。该基准提供了基于Docker的评估环境可再现的评估，并包括各种数据记录，包括SWE-Bench Lite，SWE-Bench经过验证和SWE Bench Multododal。在这些测试中，法典的出色表现表明与传统方法相比有了显着改善。

内部开放评估

除了公共基准测试外，Codex-1还显示了内部OpenAI-SWE任务中的卓越服务。这些内部评估基于实际软件开发任务，并反映了开发法典的实际应用程序方案。在没有项目特定配置的情况下实现这些结果的事实强调了通过最佳配置获得更好性能的潜力。

在OpenAAI本身，Codex已每天都用于自动化重复，明确定义的任务，例如重构，重命名和写作测试。在生产环境中，这种实际应用验证了基准结果并证明了系统的实用性。内部团队成功使用Codex进行功能开发，调试，测试自动化和代码重构。

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自动代码生成：AI的范式转移

安全和部署模型

孤立的执行环境

安全性是法典体系结构的中心，每个任务都是在完全隔离的云容器中执行的。这些沙盒环境的设计方式使它们无法对其他项目或系统产生影响。绝缘层可确保实验或不正确的代码不会对生产环境造成任何损害。

基于云的法典性质使得可以实施广泛的安全措施，而这些安全措施在本地开发环境中很难实施。每个容器均配置有特定的资源限制和网络限制，以防止未经授权的访问或数据泄漏。完成任务后，环境将完全重置，这确保了后续任务的干净起点。

Codex CLI作为本地替代方案

与基于云的Codex并行，OpenAI还提供Codex CLI作为本地使用的开源工具。该终端本机工具将类似的AI技能直接带入了当地开发环境，从而解决了有关云使用的安全问题。 Codex CLI完全在本地运行，并确保源代码不会离开本地环境，除非开发人员明确决定。

CLI工具提供了三种不同的批准模式：建议（仅建议），自动编辑（带有确认的自动处理）和完整的汽车（在沙盒中的全自动版本）。这种灵活性使开发人员能够根据任务和对系统的信任来调整自主权的程度。在支持多模式输入的情况下，Codex CLI可以处理文本，屏幕截图或图表，并相应地生成或编辑代码。

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实用领域的应用和用例

功能开发和代码生成

从最初的概念到完整实施，Codex会阐明自动化功能开发。该系统可以结合新功能脚手架，组件，甚至可以创建全面的文档。对于开发团队而言，这意味着开发周期的显着加速，因为法典可以接管功能实现的重复性且耗时的方面。

Codex生成背景意识代码生成上下文的能力不仅可以创建功能代码，还可以确保此代码对应于特定于项目的标准和约定。通过集成代理。md文件，法典可以自动使用正确的编码标准，名称约定和架构模式。这导致代码无缝集成到现有代码库中，并且需要最少的后处理工作。

调试和维护

在调试和代码维护领域，法典在识别和删除错误方面表现出了特殊的优势。该系统可以分析复杂的代码库，找到问题并实施适当的修复程序。 Codex不仅可以纠正错误，还可以实施预防措施，例如其他测试或验证。

大型代码基库的维护被法典大大简化了，因为该系统可以进行大量的重构操作。可以自动化的任务，例如重命名变量或功能，依赖关系的更新或改进测试盖。 Codex还可以用作理解和记录代码未知部分的参考工具。

测试自动化和质量保证

测试的自动创建和维护是一个特别突出的应用领域。法典不仅可以为现有代码生成单元测试，还可以开发集成测试和端到端测试。系统了解相应项目的测试框架，并可以在正确的语法和结构中创建相应的测试。

Codex自动支持代码的能力扩大了质量保证。该系统可以分析拉的请求，确定潜在的问题并提出改进的建议。通过集成到GitHub工作流程中，Codex可以自动生成引物的描述，以记录所有相关更改及其效果。

与传统发展方法的比较

范式从工具转移到代理

法典代表从被动开发工具到主动软件工程代理的基本范式转变。尽管传统的IDE和代码编辑器支持开发人员在特定任务中，而Codex则独立接管整个工作流段。这种差异体现在法典从分析到实施和验证中执行复杂任务的能力，而无需持续的人类干预。

传统的开发方法要求开发人员手动执行编程过程的每个步骤：从问题分析到代码实施再到测试和文档。 Codex自动化此链，并使开发人员能够专注于更高的抽象水平。开发人员现在可以定义由Codex自动实现的任务和目标，而不是编写各个代码行。

效率提高和生产率提高

可以通过多个维度来测量通过法典的效率提高：节省重复任务的时间，通过自动测试和验证减少错误以及功能开发的加速。第一个测试人员报告的生产率显着提高，尤其是在重构，测试创建和错误修复等任务中。在开发人员正在从事其他项目的同时，可以同时处理多个任务的可能性，也使这一效率提高。

与传统方法相比，Codex还将培训期显着减少到未知的代码库中。尽管开发人员通常需要几天或几周才能熟悉复杂的项目，但Codex可以通过分析代理。MD文件和代码结构立即变得富有成效。这种能力在需要快速调整和迭代开发的敏捷开发环境中特别有价值。

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代理而不是开发人员？软件行业的下一个阶段

开发成多代理生态系统

Codex的开发表明了一个未来，其中专业的AI代理采用软件开发的各个方面。 OpenAI已经在处理异步的多代理工作流程，其中各种用于前端开发，后端服务，数据库设计或顺从任务的代理专业。对协调的代理生态系统的这种愿景可以从根本上改变软件开发，并导致效率更高。

但是，各种代理的整合还需要新的协调机制和标准，以进行代理间交流。代理。md文件可以发展为通用标准，用于配置AI开发代理。建立此类标准对于各种代理系统的广泛采用和互操作性至关重要。

对软件开发行业的影响

法典和类似的系统可能会导致在开发团队中的角色重新分配。尽管重复且定义明确的任务越来越自动化，但战略规划，建筑决策和创造性问题解决越来越重要。开发人员成为AI代理的导体，他们精心策划了复杂的软件项目，而不是自己实施各个方面。

这种转换还需要开发人员的新技能和技能：理解和配置AI代理，有效与自然语言界面进行沟通，并评估和验证自动生成的代码。教育机构和公司必须相应地调整其课程和培训计划，以便为开发人员提供这种新的工作方式。

效率提高随法典：AI符合人类创造力

OpenAI Codex标志着软件开发的转折点，它超出了增量改进，并启动了基本范式转移。关于实际开发任务，基于云的可扩展性和智能配置的专业培训的组合。MD文件创建了一个系统，不仅会生成代码，而且还可以充当成熟的软件工程合作伙伴。令人印象深刻的基准结果和OpenAi的成功内部使用验证了该技术在行业中广泛采用的潜力。

具有隔离云环境的安全体系结构以及用于本地使用的Codex CLI的并行可用性解决各种安全性和合规性要求。这使公司可以从效率提高中受益，而不会损害其安全标准。从全自动工作流程到辅助开发过程，系统的灵活性使其适合各种开发方案和经验水平。

从长远来看，Codex表示未来，AI代理是开发团队不可或缺的一部分，并增强了人类创造力和战略规划，而不是更换它们。这种愿景的成功取决于模型的持续改进，诸如代理等配置机制的标准化以及人类与AI之间的新协作范式的发展。借助Codex，Openai为这一软件开发的未来奠定了重要的基础，该基础有可能可持续地改变软件开发的生产率和质量。

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