编者按：本文来自微信公众号 新智元（ID：AI_era），编辑：编辑部 YXH，创业邦经授权转载。
从今天起，AI编程正式开启新时代！
刚刚，Greg Brockman带队与OpenAI六人团队开启线上直播，震撼发布了一款云端AI编程智能体——Codex。
用奥特曼的话来说就是，一个人就能打造无数爆款应用的时代来了！
Codex由新模型codex-1加持，这是o3的一个特调版本，专为软件工程量身打造。
它不仅能在云端沙盒环境中安全地并行处理多项任务，而且通过与GitHub无缝集成，还可以直接调用你的代码库。
它不仅仅是一款工具，更是一位「10x工程师」，能够同时做到：
快速构建功能模块
深入解答代码库问题
精准修复代码漏洞
提交PR
自动执行测试验证
过去，这些任务或许耗费开发者数小时乃至数日，如今Codex最多在30分钟内高效完成。
点击ChatGPT侧边栏，输入提示后，直接点击「代码」分配任务，或「提问」咨询代码库相关问题
通过强化学习，Codex基于真实世界的编码任务和多样化环境训练，生成的代码不仅符合人类偏好，还能无缝融入标准工作流。
基准测试显示，codex-1在SWE-bench上拿下72.1%的高分，一举击败了Claude 3.7以及o3-high。
从今天起，Codex将向全球ChatGPT Pro、Enterprise和Team用户正式开放，Plus和Edu用户很快就能上手了。
可以说，AI编程智能体Codex的横空出世，或将重塑软件开发的底层逻辑，彻底点燃了编程革命的火种。
Codex多任务并行，AI编程超级加速器
早在2021年，OpenAI首次发布了CodeX模型，开启了「氛围编程」（vibe coding）的时代。
这种编程方式让开发者与AI协同工作，代码生产变得更加直观、高效。
几周前，OpenAI又推出了CodeX CLI，一款可在本地终端运行的智能体。
但这只是开始！
OpenAI今天推出全新的Codex智能体，再次将软件工程推向一个全新的高度。
接下来，一睹Codex编码的惊艳表现吧。
连接GitHub账户后，OpenAI研究员Thibault Sottiaux选择了一个开源仓库preparedness repo。
然后，他收到了三个任务：
第一个是提问：让代码智能体Codex解释代码库，说明整体结构
第二个是代码任务：要求在代码库中查找并修复某个地方bug
第三个任务是提问：遍历代码库，主动提出自己可以执行的任务建议
接下来演示中，Thibault向Codex下达多个任务，比如拼写和语法纠错、智能任务委派、多仓库适配。
在纠错方面，他故意在指令中加入拼写错误，Codex不仅理解了意图，还主动找出了代码库中的拼写和语法问题并修复，细致到令人惊叹。
当Thibault提出希望代码库「易维护、无bug」的目标时，Codex遍历代码库后，主动发现了可变默认值、不一致的超时设置等问题，并自行生成了修复任务。
这种「自我委派」能力，堪称智能体的巅峰表现。
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值得注意的是，Codex智能体运行在OpenAI计算基础设施上，与强化学习共享同一套久经考验的系统。
每个任务都在独立的虚拟沙盒中运行，配备专属的文件系统、CPU、内存、和网络策略，确保了高效安全。
除了preparedness仓库，Codex还无缝处理了CodeX CLI库，展现其在不同项目中的泛化能力。
不论是开源项目，还是内部代码库，Codex都游刃有余。
Codex接收到了用户反馈的bug，因为特殊字符文件名导致了diff命令报错。
在解决过程中，它不仅能复现问题，还可以编写测试脚本、运行linter检查，并生成PR，整个过程仅需几分钟。
Thibault直言，「这原本可能花费我30分钟，甚至几个小时完成」。
此外，OpenAI研究员Katy Shi演示中强调，Codex的PR包含了详细的摘要，清晰说明了修改内容和引用的代码，测试结果一目了然。
一番演示下来，Greg表示，Codex让自己深刻感受到了AGI！
对齐人类偏好，实战4个开源库
OpenAI训练codex-1的一个主要目标，是确保其输出能高度符合人类的编码偏好与标准。
与OpenAI o3相比，codex-1能稳定生成更为简洁的代码修改补丁，可以直接供人工审查并集成到标准工作流程中。
为了体现Codex生成代码的简洁和高效，OpenAI提供了Codex和o3对比的4个开源库实战实例：
astropy
astropy是一个用于天文学的Python开源库。
第一个问题是astropy/astropy的仓库中，Modeling模块中的separability_matrix无法正确计算嵌套CompoundModels的可分离性。
可以看到，在修改前后的代码版本对比中，使用Codex修改生成了十分简洁的代码。
相比之下，o3修改的代码就显得有些冗长了，甚至还将一些「不必要」的注释加入了源代码中。
matplotlib
Matplotlib是一个用于创建静态、动画和交互式可视化的Python综合性库。
这次问题是修复Bug：在mlab._spectral_helper中的窗口校正（windows correction）不正确。
同样可以看到，Codex修改代码的过程更为简洁。
django
Django是基于Python的Web框架，这个问题是修复仅包含duration（时长）的表达式在SQLite和MySQL上无法正常工作。
Codex的修复过程依然优雅，并且相比o3，还首先补上了缺少的依赖调用。
expensify
expensify是一个围绕聊天的财务协作的开源软件。
OpenAI给出的问题是「dd [HOLD for payment 2024-10-14] [$250] LHN - 删除缓存后，成员聊天室名称在LHN中未更新」。
同样可以看到Codex的问题定位和修改更为精准和有效，o3甚至进行了一次无效的代码的修改。
OpenAI团队已经用上了
OpenAI的技术团队已经开始将Codex作为他们日常工具包的一部分。
OpenAI的工程师最常使用Codex来执行重复且范围明确的任务，如重构、重命名和编写测试，这些任务会打断他们的专注。
它同样适用于搭建新功能、连接组件、修复错误和起草文档。
团队正在围绕Codex建立新的习惯：处理值班问题、在一天开始时规划任务，以及执行后台工作以保持进度。
通过减少上下文切换和提醒被遗忘的待办事项，Codex帮助工程师更快地交付并专注于最重要的事情。
在正式发布前，OpenAI与少数外部测试者合作，评估Codex在不同代码库、开发流程与团队环境中的实际表现：
Cisco作为早期设计合作伙伴，探索Codex在加速工程团队构思落地方面的潜力，并通过评估真实用例向OpenAI提供反馈，助力模型优化。
Temporal借助Codex实现功能开发、问题调试、测试编写与执行的加速，并用于重构大型代码库。Codex还能在后台处理复杂任务，帮助工程师保持专注与高效迭代。
Superhuman利用Codex自动处理小型重复任务，如提高测试覆盖率和修复集成故障；还使产品经理能够无需工程介入（除代码审查外）完成轻量级代码更改，提升配对效率。
Kodiak在Codex支持下加速调试工具开发、测试覆盖和代码重构，推进其自动驾驶系统Kodiak Driver的研发。Codex也作为参考工具，帮助工程师理解陌生代码栈，提供相关上下文与历史更改。
根据目前的使用经验来看，OpenAI建议：可同时向多个代理分配边界清晰的任务，并尝试多种任务类型与提示方式，以更全面地发掘模型能力。
模型系统消息
通过以下系统消息，开发者可以了解codex-1的默认行为，并针对自己的工作流进行调整。
例如，系统消息会引导Codex运行AGENTS.md文件中提到的所有测试，但如果时间紧张，就可以要求Codex跳过这些测试。
Codex CLI更新
上个月，OpenAI推出了一款轻量级开源工具——Codex CLI，可以让o3和o4-mini等强大模型直接运行在本地终端中，帮助开发者更快完成任务。
这一次，OpenAI同时发布了专为Codex CLI优化的小模型版本——codex-1的o4-mini版本。
它具备低延迟、强指令理解力和代码编辑能力，现已成为Codex CLI的默认模型，同时也可通过API使用（名称为codex-mini-latest），并将持续迭代更新。
此外，Codex CLI的登录方式也简化了，开发者现在可以直接用ChatGPT账户登录，选择API组织，系统将自动生成并配置API密钥。
为了鼓励使用，从今天起30天内，使用ChatGPT账户登录Codex CLI的用户将获得免费额度：Plus用户获得5美元API使用额度；Pro用户获得50美元。、
Codex贵不贵
在接下来的几周内，所有用户可以「量大管饱」的试用Codex功能。
随后，OpenAI将引入限流机制和灵活定价，支持按需购买额外使用量。
对于开发者，codex-mini-latest模型已在Responses API上提供，价格为：
每百万输入Token：$1.50
每百万输出Token：$6.00
并享有75%的提示缓存折扣
Codex当前仍处于研究预览阶段，尚不支持图像输入等前端能力，也暂不具备在任务执行中进行实时纠正的能力。
此外，委派任务给Codex智能体的响应时间较长，用户可能需要适应这类异步协作的工作方式。
随着模型能力不断提升，Codex将能处理更复杂、更持久的开发任务，逐步成为更像「远程开发伙伴」的存在。
下一步是什么
OpenAI的目标是开发者专注自己擅长的工作，其余任务交由AI代理处理，从而提升效率与生产力。
Codex将支持实时协作与异步任务委托，两种工作模式将逐步融合。
Codex CLI等工具已经成为开发者加速编码的标配，而由ChatGPT中的Codex引领的异步、多智能体协作流程，有望成为工程师高效产出高质量代码的新范式。
未来，开发者将能在IDE和日常工具中与AI协同工作——提问、获取建议、委派复杂任务，所有操作整合在一个统一的工作流程中。
OpenAI计划进一步提升交互性和灵活性：
支持任务中途提供指导
与AI协作实施策略
接收主动进度更新
与常用工具（如GitHub、CLI、问题跟踪器、CI系统）深度集成，便捷分配任务
软件工程正成为首批因AI而大幅提效的行业之一，将全面释放个人与小团队的巨大潜力。
与此同时，OpenAI也正与合作伙伴共同研究智能体的广泛应用将如何影响开发流程、技能发展和全球人才分布。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=hhdpnbfH6NU
https://openai.com/index/introducing-codex/
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