OpenAI przedstawia Codex

Nowa rewolucja AI dla równoległego rozwoju oprogramowania w chmurze

Dzięki Codex OpenAI prezentuje innowacyjnego, opartego na chmurze agenta programistycznego, który automatyzuje i przyspiesza liczne zadania związane z rozwojem oprogramowania. Usługa jest już dostępna dla ChatGPT Pro, Team i Enterprise; użytkownicy Plus wkrótce otrzymają dostęp.

Czym jest Codex?

Codex to zaawansowany, oparty na chmurze agent programistyczny opracowany przez OpenAI, aby wspierać deweloperów w różnorodnych zadaniach. System potrafi implementować funkcje, odpowiadać na pytania dotyczące bazy kodu, naprawiać błędy i proponować Pull Requesty do przeglądu. Każde zadanie wykonywane jest w odizolowanym środowisku chmurowym, które automatycznie ładuje odpowiednie repozytorium.

Codex

Podstawą Codex jest model codex-1, specjalnie zoptymalizowana pod kątem inżynierii oprogramowania wersja OpenAI o3. Model został wytrenowany metodą uczenia ze wzmocnieniem na rzeczywistych zadaniach programistycznych i ściśle nawiązuje do ludzkich stylów kodowania oraz preferencji dotyczących Pull Requestów.

Sposób działania i obsługa

Codex jest dostępny bezpośrednio w interfejsie ChatGPT. Nowe zadania uruchamia się po prostu poprzez wpisanie tekstu w pasku bocznym. Pytania dotyczące kodu można zadawać za pomocą „Ask”, a zadania programistyczne uruchamiać przyciskiem „Code”. Każde zadanie działa niezależnie w swojej własnej piaskownicy, wstępnie skonfigurowanej ze wszystkimi istotnymi plikami i zależnościami repozytorium.

  • Codex może czytać i edytować pliki oraz wykonywać polecenia takie jak testy, lintery i sprawdzanie typów.
  • Czas realizacji poszczególnych zadań zależy od złożoności i wynosi od 1 do 30 minut. Postęp można śledzić na żywo.
  • Po zakończeniu zmiany są commitowane w odizolowanym środowisku i szczegółowo dokumentowane za pomocą logów terminala oraz wyników testów, dzięki czemu każdy krok jest przejrzysty i możliwy do sprawdzenia.
  • Zespół deweloperski może sprawdzić wyniki, zażądać zmian, otworzyć Pull Requesty na GitHubie lub zintegrować rezultaty bezpośrednio z lokalnym środowiskiem.
  • Środowisko Codex można skonfigurować tak, aby jak najbardziej przypominało rzeczywiste środowisko programistyczne.

Szczególną cechą są pliki AGENTS.md: dostarczają one Codexowi precyzyjnych instrukcji, jak powinien zachowywać się w projekcie – podobnie jak rozszerzony README. Można tu np. zdefiniować polecenia testowe lub specyficzne metody pracy. Tak jak ludzcy deweloperzy, Codex korzysta z jasnej dokumentacji i niezawodnych środowisk testowych.

Dane treningowe i wydajność

Codex został wytrenowany na wielu rzeczywistych zadaniach związanych z rozwojem oprogramowania i osiąga wysoką jakość rozwiązań nawet bez specyficznego dostosowania do projektu. Wewnętrzne benchmarki pokazują, że model realizuje zadania precyzyjnie według ludzkich standardów, dokładnie wykonuje instrukcje i automatycznie przeprowadza testy aż do uzyskania pozytywnego wyniku.

W wewnętrznym benchmarku SWE OpenAI, codex-1 osiąga znacznie wyższą dokładność niż wcześniejsze modele. Szczegóły i konkretne wyniki można znaleźć w angielskim poście OpenAI.

Bezpieczeństwo i zaufanie

Codex jest początkowo udostępniany jako wersja badawcza. Projekt systemu kładzie duży nacisk na bezpieczeństwo i przejrzystość: wszystkie działania są udokumentowane logami terminala i wynikami testów, dzięki czemu użytkownicy mogą w każdej chwili prześledzić pracę agenta. W przypadku niepewności lub nieudanych testów Codex wyraźnie informuje i podaje wskazówki dotyczące dalszego postępowania.

Pomimo automatyzacji, niezbędne jest ręczne sprawdzenie wszystkich zmian wygenerowanych przez Codex przed scaleniem lub uruchomieniem.

Ochrona przed nadużyciami i bezpieczne wykonywanie

Zapobieganie nadużyciom, zwłaszcza w zadaniach takich jak tworzenie złośliwego oprogramowania, jest kluczowym priorytetem. Codex został wytrenowany tak, aby odrzucać żądania dotyczące tworzenia szkodliwego oprogramowania, a jednocześnie wspierać legalne zadania – także w zakresie inżynierii niskopoziomowej. Zasady bezpieczeństwa zostały rozszerzone i uzupełnione o szerokie ewaluacje, które są udokumentowane również w System Card Addendum.

Podczas realizacji zadań Codex działa wyłącznie w odizolowanym środowisku kontenerowym w chmurze bez dostępu do Internetu. Dostęp ma tylko do udostępnionego repozytorium i wstępnie skonfigurowanych zależności; zewnętrzne usługi są nieosiągalne.

Przykłady zastosowań z praktyki

Wewnątrz OpenAI Codex jest już intensywnie wykorzystywany, na przykład do delegowania powtarzalnych zadań takich jak refaktoryzacja, generowanie testów czy szkice dokumentacji. Zespoły korzystają z automatyzacji, by szybciej dostarczać rozwiązania i skupić się na bardziej wymagających zadaniach. Codex jest już testowany także przez partnerów zewnętrznych:

  • Cisco ocenia Codex pod kątem przyspieszenia rozwoju funkcji i innowacji produktowych.
  • Temporal wykorzystuje Codex do naprawy błędów, automatyzacji testów i refaktoryzacji kodu.
  • Superhuman używa Codex, by szybciej realizować pokrycie testami i drobne zadania integracyjne – także menedżerowie produktu mogą w ten sposób wprowadzać pierwsze zmiany w kodzie.
  • Kodiak przyspiesza rozwój swojego autonomicznego stacku jazdy dzięki Codex, np. poprzez narzędzia do debugowania i optymalizację testów.

Na podstawie tych doświadczeń OpenAI zaleca przydzielanie wyraźnie określonych zadań wielu instancjom Codex oraz testowanie różnych strategii promptów, aby w pełni wykorzystać potencjał systemu.

Codex CLI i dostęp dla deweloperów

Równolegle z rozwiązaniem chmurowym dostępny jest od niedawna Codex CLI – lekki agent open source dla wiersza poleceń. Integruje modele takie jak o3 i o4-mini bezpośrednio z lokalnym środowiskiem deweloperskim. Nowością jest specjalnie zoptymalizowana wersja (codex-mini-latest), zaprojektowana z myślą o niskich opóźnieniach i szybkich interakcjach z kodem. Model ten jest dostępny zarówno jako standard w CLI, jak i przez API, i jest regularnie rozwijany.

Rejestracja do Codex CLI została uproszczona: zamiast ręcznej konfiguracji tokena API wystarczy teraz zalogować się kontem ChatGPT. Użytkownicy Pro i Plus otrzymują także tymczasowo darmowe środki API (do 50 USD) na łatwiejszy start.

Dostępność, ceny i ograniczenia

Codex jest już wdrażany na całym świecie dla ChatGPT Pro, Enterprise i Team. Użytkownicy Plus i Edu dołączą wkrótce. Usługa jest początkowo dostępna bez dodatkowych kosztów; w najbliższych tygodniach zostaną wprowadzone limity użytkowania i elastyczne modele cenowe, które pozwolą na dokupienie dodatkowych zasobów według potrzeb.

Model codex-mini-latest jest dostępny dla deweloperów przez Responses API i rozliczany w wysokości 1,50 USD za 1 mln tokenów wejściowych oraz 6 USD za 1 mln tokenów wyjściowych – z 75% rabatem na powtarzające się prompty.

Jako wersja badawcza, Codex obecnie nie obsługuje jeszcze niektórych funkcji, takich jak wejścia obrazów do zadań frontendowych czy możliwość bezpośredniej interwencji podczas trwających zadań. Praca z agentem zdalnym może też zająć więcej czasu niż interaktywna edycja, co wymaga pewnego przyzwyczajenia.

Perspektywy i przyszły rozwój

OpenAI pracuje nad kompleksowym zestawem narzędzi, który będzie wspierał zarówno współpracę w czasie rzeczywistym, jak i asynchroniczne delegowanie zadań. Wizja: deweloperzy realizują zadania, które chcą wykonać samodzielnie, a resztę delegują inteligentnym agentom AI – dla większej szybkości i koncentracji. W przyszłości deweloperzy będą mogli także sterować agentami Codex podczas trwających zadań, wspólnie opracowywać strategie i otrzymywać proaktywne aktualizacje statusu. Planowane są także głębsze integracje z istniejącymi narzędziami, takimi jak Issue Trackery, systemy CI i ChatGPT Desktop.

Integracja agentów AI takich jak Codex zasadniczo zmienia rozwój oprogramowania i otwiera nowe możliwości dla zespołów i indywidualnych deweloperów. OpenAI wspólnie z partnerami bada wpływ na procesy pracy i rozwój umiejętności, stawiając na odpowiedzialne i iteracyjne podejście.

Dalsze informacje i komunikat systemowy

Dla szczegółowych informacji i benchmarków polecamy angielski post OpenAI. Aby lepiej zrozumieć sposób działania Codex, OpenAI opublikowało także komunikat systemowy codex-1. Zawiera on m.in. wytyczne dotyczące workflow Git, korzystania z plików AGENTS.md oraz dokładnej dokumentacji wszystkich etapów pracy, dzięki czemu deweloperzy mogą precyzyjnie dostosować agenta do własnych procesów.

Opublikowano

w

przez

admin

Tagi:

, ,