智東西
作者 李水青
編輯 心緣
智東西5月17日報道,剛剛,OpenAI推出一款基于云的軟件工程Agent(智能體)——Codex的預覽版。
Codex可并行處理多項任務,例如編程、解答代碼庫相關問題、修復錯誤以及提交拉取請求以供審核等,在云上運行并預加載用戶代碼庫。
Codex由codex-1模型提供支持。codex-1是OpenAI o3針對軟件工程優化后的版本。目前,Codex已面向ChatGPT Pro、Team和Enterprise用戶上線,即將面向Plus用戶上線。
OpenAI同步推出codex-1的精簡版本,基于o4-mini專為輕量級開源編碼Agent“Codex CLI”而打造,API定價為1.5美元/100萬 tokens輸入, 6美元/100萬 tokens輸出,即時緩存打七五折。
體驗地址:https://chatgpt.com/codex
一、自己寫代碼提交更改,跑一次1-30分鐘
現在,用戶可以通過ChatGPT的側邊欄訪問Codex,通過輸入提示并點擊“代碼(Code)”按鈕下達編程任務,也可以點擊“Ask(提問)”向Codex詢問有關代碼庫的問題。每個任務都在預加載了用戶代碼庫的獨立隔離環境中獨立處理。
Codex可以讀取和編輯文件,以及運行包括測試工具、類型檢查器等在內的命令。任務完成通常需要1-30分鐘,具體取決于復雜程度,用戶可以實時監控Codex的進度。
Codex完成任務后,會在其環境中提交更改。通過引用終端日志和測試輸出,Codex來提供其操作的可驗證證據,讓用戶可以追蹤任務完成過程中的每個步驟。
用戶可以查看結果、請求進一步修訂、提交GitHub拉取請求,或直接將更改集成到本地環境中。在產品中,用戶可以配置Codex環境,使其盡可能與實際開發環境匹配。
Codex可以通過放置在用戶代碼庫中的AGENTS.md文件進行引導。這些文本文件類似于README.md,用戶可以在其中告知Codex如何導航代碼庫、運行哪些命令進行測試以及如何最好地遵循項目的標準實踐。與人類開發人員一樣,Codex在配置好開發環境、可靠的測試設置和清晰的文檔后,性能最佳。
在編碼評估和內部基準測試中,即使沒有AGENTS.md文件或自定義代碼生成器,codex-1也表現出強勁的性能。
23個無法在OpenAI內部基礎架構上運行的SWE-Bench Verified樣本被排除在外。codex-1的測試設置最大上下文長度為192k tokens,推理難度為中等,這也是目前產品中可用的設置。
二、報錯自動告知用戶,過程可檢測
在安全和透明度方面,用戶可以通過引用、終端日志和測試結果來檢查Codex的工作。
當不確定或面臨測試失敗時,Codex會明確地告知這些問題,使用戶能夠就如何繼續進行做出正確決策。
訓練codex-1的主要目標,是讓它的輸出與人類的編程偏好和標準更接近。
如下圖所示,與OpenAI o3模型相比,codex-1始終能夠生成更清晰的補丁,可供立即進行人工審核并集成到標準工作流程中。
為了平衡安全性和實用性,Codex經過了訓練,能夠識別并精準拒絕旨在開發惡意軟件的請求,同時清晰區分并支持合法任務;還增強了政策框架,并納入了嚴格的安全評估。
Codex完全在云端安全隔離的容器中運行。
在任務執行期間,互聯網訪問被禁用,Agent的交互僅限于通過GitHub代碼庫明確提供的代碼以及用戶通過安裝腳本配置的預安裝項。Agent無法訪問外部網站、API或其他服務。
三、Pro用戶可免費體驗,API收費1.5美元/100萬 tokens輸入
上個月,我們推出了Codex CLI,一款在終端中運行的輕量級開源編碼Agent。它將o3和o4-mini等模型功能引入到用戶的本地工作流程中。
今天,OpenAI還發布了codex-1的精簡版本,這是專為Codex CLI使用而設計的o4-mini版本。
這個新模型支持CLI中更快的工作流程,并針對低延遲代碼問答和編輯進行了優化,同時保留了指令遵循和樣式方面的相同優勢。它現在是Codex CLI中的默認模型,并在API中以codex-mini-latest的形式提供。
使用ChatGPT登錄Codex CLI的Plus和Pro用戶,今天晚些時候即可開始兌換價值5美元和50美元的免費API積分,有效期為30天。
對于使用codex-mini-latest構建的開發人員,該模型可在Responses API上使用,價格為1.5美元/100萬 tokens(輸入), 6美元/100萬 tokens(輸出),享受75%的即時緩存折扣。
OpenAI的技術團隊已開始將Codex納入其日常工具包。
工程師們最常使用它來卸載那些重復且范圍明確的任務,例如重構、重命名和編寫測試。它同樣適用于構建新功能、連接組件、修復錯誤以及起草文檔。
在發布之前,OpenAI還與一小群外部測試人員合作。
比如,思科?正在探索Codex如何幫助其工程團隊更快地將想法付諸實踐,并向OpenAI團隊提供反饋;Temporal?使用Codex加速功能開發、調試問題、編寫和執行測試以及重構大型代碼庫等。
根據早期經驗,OpenAI建議同時將范圍明確的任務分配給多個Agent,并嘗試不同類型的任務和提示,以有效地探索模型的功能。
結語:Codex仍處早期階段,未來或成主流
OpenAI坦言,Codex的開發仍處于早期階段。作為研究預覽版,它目前缺少一些功能,例如用于前端工作的圖像輸入,以及在Agent工作時對其進行方向修正的功能。此外委托給遠程Agent比交互式編輯耗時更長,都需要時間改進。
這僅僅是一個開始,可以預測,Codex在ChatGPT中引入的異步多Agent工作流將成為工程師編寫高質量代碼的主流方式,實時配對和任務委托兩種交互模式將逐漸融合。
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