Codex 已成为一款变革性的人工智能代理，旨在通过自主处理代码编写、调试、运行测试和生成拉取请求等任务来增强软件工程工作流程。它是一款基于云的代理，由 codex-1 提供支持，codex-3 是 OpenAI o16 推理模型的专门改编版，并针对编程环境进行了微调。Codex 最初面向 ChatGPT Pro、Team 和 Enterprise 用户推出，可直接集成到 ChatGPT 界面中，允许开发者分配在预加载了其代码库的沙盒环境中运行的独立任务。自 2025 年 XNUMX 月 XNUMX 日发布研究预览版以来，OpenAI 已将 Codex 定位为与谷歌、Anthropic 和其他人工智能创新者的产品竞争，同时强调安全性、一致性以及通过受控环境和人工反馈回路实现的实际可用性。

Codex 是什么？

起源与演变

Codex 是 OpenAI 开发的最新 AI 驱动软件工程代理，于 16 年 2025 月 3 日作为研究预览正式发布。与其前身 GPT 系列（主要针对自然语言任务进行优化）不同，Codex 植根于 oXNUMX 模型的专门衍生模型，名为 法典-1，专门针对编程工作流程进行了微调。它的血统可以追溯到 OpenAI 在 GPT-3 上的工作以及为 GitHub Copilot 等工具提供支持的早期 Codex 模型，但 codex-1 代表了代理能力的重大飞跃，支持并行任务执行和与开发环境的自主交互。

核心架构

Codex 的核心是一个托管在云端的多代理系统。每项编码任务——无论是编写新功能、调试、测试，还是提交拉取请求——都会被分派到预先加载了用户代码库的独立沙盒环境中。这种沙盒机制确保变更得到控制且可重现，并且 Codex 可以迭代运行测试、linters 和类型检查器，直到任务通过验证。底层 法典-1 该模型利用来自现实世界编码任务的强化学习，使其输出与人类编码风格和最佳实践紧密结合。

目的和定位

OpenAI 将 Codex 定位为软件工程团队的变革性工具，旨在将开发人员的注意力从日常的实现转移到更高阶的设计和编排工作。通过自动化重复且明确指定的任务，Codex 致力于提高生产力，减少上下文切换，并将其嵌入现有的 CI/CD 流程中。面对谷歌 Gemini、Anthropic 的 Claude 以及代理 AI 领域的新兴初创公司等竞争对手，Codex 是 OpenAI 为保持其在 AI 驱动开发者工具领域的领先地位而做出的战略性回应。

Codex 如何工作？

模型架构和训练

Codex 由以下机构提供支持 法典-1是针对软件工程优化的 o3 推理模型的变体。训练包含两个阶段：首先在大型代码和文本语料库上进行广泛的预训练，然后针对实际开发者任务进行强化学习，以提升其遵循指令、遵循特定存储库约定以及生成测试通过代码的能力。最终模型展现出更高的代码生成准确性、对存储库上下文的更好理解，以及通过迭代测试循环进行自我修正的能力。

并行任务处理

Codex 的一大亮点在于其代理式并行任务执行能力。与单线程代码生成工具不同，Codex 可以处理项目中的多个并发任务。每个任务都封装在其类似 Docker 的沙盒中，允许开发人员将多个任务（例如实现功能、生成文档片段或重构模块）排队，并独立接收结果，通常耗时一到三十分钟，具体取决于任务的复杂性和计算可用性。

沙盒执行环境

安全性和可重复性至关重要。Codex 的沙盒环境模拟了开发者的本地设置，包括预加载仓库、依赖项和配置文件。在这个隔离的环境中，Codex 可以运行构建命令、执行测试套件、调用 linter，甚至与包管理器交互。任务完成后，它会返回代码更改、详细的测试日志和调用结果，确保开发者能够完全了解修改的内容及其原因。

与 ChatGPT 和 CLI 集成

为了方便使用，Codex 直接集成到 ChatGPT 界面中，供专业版、团队版和企业版用户使用。用户可以通过 ChatGPT 侧边栏输入自然语言提示（例如“编写一个函数来解析 JSON 日志”或“修复失败的用户身份验证测试”），并在“代码”和“提问”模式之间进行选择，从而调用 Codex。此外，Codex 还提供命令行界面 (CLI)，支持在本地开发环境中进行脚本编写和自动化，从而能够无缝集成到现有的工作流程和 CI/CD 流程中。

如何使用 Codex？

访问和可用性

Codex 目前已面向 ChatGPT Pro、Team 和 Enterprise 用户提供研究预览版，预计将在未来几个月内面向 Plus 和 EDU 用户推出。访问需要有效订阅（Pro 版每月 200 美元），并通过 OpenAI 仪表板注册 Codex 预览版计划。用户将根据订阅等级获得配额分配，这反映了运行 codex-1 的计算强度。随着 OpenAI 基础设施的扩展，可用性和速率限制预计也会随之提高。

入门：创建任务

选择存储库： 在 ChatGPT 界面中，导航到 Codex 侧边栏并选择存储库（来自 GitHub 或上传的 ZIP）。

定义任务： 输入自然语言提示，描述所需的更改或疑问。在任务前添加清晰的动作动词，例如“实施”、“重构”、“测试”或“解释”。

选择模式： 点击 代码 修改代码或 询问供应商 查询文档或存储库见解。

执行： Codex 会分配一个沙盒并开始处理。状态指示器会显示进度，完成后，您会收到差异、日志和执行摘要。

审查并合并： 检查建议的更改，如果需要，运行额外的本地测试，并通过通常的拉取请求工作流程合并。

最佳实践和技巧

详细提示： 较小、范围明确的任务比广泛的、多步骤的请求产生更准确的结果。

上下文清晰度： 提供有关编码标准、首选库和测试框架的上下文，以使 Codex 输出与团队惯例保持一致。

迭代改进： 使用后续提示来改进不完整或次优的建议——Codex 在会话中保留上下文。

沙盒检查： 在接受更改之前，查看沙盒日志以诊断故障或意外行为。

限制和注意事项

Codex 虽然功能强大，但并非万无一失。它可能会为高度专业化的框架生成非最优代码，处理边缘情况不当，或导致效率低下。受网络限制的沙盒无法访问外部 API，从而限制了依赖实时数据提取的任务。此外，计算成本和排队时间可能会根据峰值需求而变化。组织应将 Codex 的输出视为建议，并在部署前进行严格的代码审查和测试。

现实世界的应用有哪些？

功能开发

Codex 通过搭建常规组件（数据模型、API 端点和 UI 模板）来加速功能开发。开发者可以专注于核心业务逻辑，而 Codex 会自动生成样板代码并强制执行项目约定。

错误修复和测试

自动错误分类和补丁生成是 Codex 最受赞誉的功能之一。通过提供失败的测试用例或错误日志，开发人员可以提示 Codex 识别问题根源、提出修复方案，并通过沙盒测试运行进行验证，从而显著缩短调试周期。

代码审查和重构

Codex 可以执行全局重构任务，例如重命名变量、模块化单体函数或在整个代码库中应用安全补丁。它还可以起草详细的拉取请求 (Pull-Request) 描述，突出显示变更及其背后的原理，从而加快代码审查的效率。

非传统用途

除了纯粹的软件工程之外，Codex 与外部服务交互的能力还解锁了创造性的应用程序，例如自动提交 Web 表单、与票务平台集成以提交问题，甚至协调简单的工作流程（例如通过在线 API 订购外卖）——所有这些都由自然语言提示驱动。

Codex 的下一步计划是什么？

计划的功能和路线图

OpenAI 概述了几项增强功能：

支持网络的沙盒： 允许动态数据任务的安全出站 HTTP 请求。

扩展的语言支持： 除了 Python、JavaScript 和 TypeScript 之外，还旨在涵盖 Go、Rust 等。

本地服务： 适用于具有严格数据驻留和合规性需求的组织。

低延迟模式： 利用 o3-mini 变体提供更快（尽管不太全面）的任务执行。

竞争格局

Codex 的竞争对手包括谷歌的 Gemini Code、Anthropic 的 Sonnet 模型以及像 Windsurf 这样的新兴专业初创公司。每个平台都拥有独特的优势——有些优先考虑开源集成，有些则专注于低代码/无代码范式——但 Codex 与 ChatGPT 的紧密集成和并行沙盒技术使其脱颖而出。

对软件工程的影响

随着代理型AI工具的成熟，软件工程师的角色将从编写代码转变为监督AI代理、定义高级需求并确保系统可靠性。这种转变可能会重组开发团队，强调设计、安全性和跨职能协作，而非手动编码任务。

Codex CLI 和轻量级版本 codex-mini

OpenAI同步发布了终端工具： CLI 法典，专为本地开发人员使用而设计。

其功能包括：

无需云服务——Codex 功能可在本地访问；

支持快速问答、自动完成、重构等任务；

引入新的轻量级模型： codex-mini-最新版:

运行速度更快，延迟更低；

仍然保持强大的命令理解和高质量的代码输出；

非常适合对实时性能要求高的任务。

此外，CLI 用户现在可以使用他们的 ChatGPT 帐户直接登录并配置 API，无需手动生成令牌。Plus/Pro 用户登录后将获得免费使用积分。

结语

Codex 凭借其代理设计、沙盒执行以及与 ChatGPT 的深度集成，代表了 AI 驱动软件工程领域的关键进步。尽管仍处于研究预览阶段，但它已经开始重塑开发人员处理日常任务的方式——简化工作流程、减少手动操作，并开辟新的生产力和创新途径。随着 Codex 的发展和成熟，它对软件开发生命周期的影响可能会不断增强，预示着一个新时代的到来：AI 代理将成为构建数字世界不可或缺的合作伙伴。

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