OpenAI发布Codex智能体，助力开发者告别重复性劳动

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图 | 已经有人开始设想 Codex 会给开发者带来怎样的改变（来源： X ）

Codex 在一个沙盒化的云端虚拟计算机中运行，通过与 GitHub 连接，可以预先加载代码仓库。

用户可以通过 ChatGPT 侧边栏访问 Codex，通过输入提示并点击 Code 按钮来安排新的编码任务，或者点击 Ask 按钮向 Codex 询问关于代码库的问题。

每个任务都会在一个隔离的、沙箱化的云端环境中运行，Codex 可以访问整个代码库，包括代码文件、文档和配置文件等，并拥有运行 shell 命令的权限。

这一机制让 Codex 能够具备“类开发者 ”的工作环境，从而实现从问题分析、代码修改，到测试运行、结果反馈的闭环。

图 | Codex 生成 Diff 并执行测试（来源：OpenAI）

Codex 收到任务后，会在后台执行一系列操作，包括查找相关代码、修改文件、运行测试套件，并在任务完成后将结果（包括代码 diff、终端输出、日志等）展示给用户。

整个过程是自动完成的，无需用户手动干预。根据任务复杂度，完成时间通常在 1 到 30 分钟之间，用户可以实时监控 Codex 的工作进度。

值得一提的是，为了更好地适应项目环境，用户还可以在代码仓库中添加一个名为 AGENTS.md 的文件，告诉 Codex 各种定制化指令，包括如何运行测试、哪类命名规范应遵循、有哪些依赖注意事项等，类似于工作指南。

Codex 能够同时执行多项软件工程任务，并且工作期间不会限制用户使用计算机和浏览器。但是，在任务执行期间，Codex 无法访问互联网，交互仅限于通过 GitHub 存储库明确提供的代码和用户通过设置脚本配置的预安装依赖项。

当遇到不确定性或测试失败时，Codex 会向用户反馈这些问题，并由用户做出决定。为了防止滥用，Codex 经过了特殊训练，可以识别并精确拒绝旨在开发恶意软件的请求。

OpenAI 内部技术团队已经开始将 Codex 作为常用工具。工程师们主要用它来执行重复的、范围明确的任务，如重构、重命名和编写测试。它同样适用于搭建新功能、连接组件、修复 bug 和起草文档。

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