В мае 2025 года OpenAI представила Codex — первый полноценный агентный
инструмент для программирования, который может выполнять множество задач
параллельно. На Хабре уже успели обсудить тему ИИ-ассистентов для кодинга, но
мне захотелось разобраться в теме более детально и показать, что скрывается под
капотом этой технологии.
Сейчас мы разберём, как работает Codex, посмотрим на его технические
особенности.
▍ Что такое Codex
Codex — это агентный инструмент для кодирования, который работает в изолированном виртуальном компьютере в облаке. Он предназначен для того, чтобы опытные разработчики могли делегировать рутинные и относительно простые задачи программирования ИИ-агенту, который будет генерировать готовый к использованию код и показывать свою работу на каждом этапе.
Codex построен на модели codex-1, которая является дообученной моделью o3 от OpenAI, специально настроенной для задач программной инженерии. Модель была обучена с использованием обучения с подкреплением на широком спектре задач кодирования, что позволяет ей анализировать и генерировать код, а также итеративно проходить через тесты.
Представьте, что у вас есть виртуальный программист, который может:
-
Писать код по вашему описанию
-
Исправлять ошибки в существующем коде
-
Отвечать на вопросы о вашей кодовой базе
-
Запускать тесты и улучшать код до получения успешных результатов
И всё это происходит в отдельном контейнере, который предварительно загружен вашей кодовой базой и точно отражает вашу среду разработки.
Ключевые особенности модели codex-1:
-
Производит "более чистый" код, чем базовая модель o3
-
Более точно следует инструкциям
-
Итеративно запускает тесты до получения успешных результатов
-
Показывает ход своей работы на каждом этапе
Для повышения эффективности разработчики могут включить файл "AGENTS.md" в репозиторий с пользовательскими инструкциями. Этот файл работает как README.md, но предназначен для ИИ-агентов, а не для людей. В нём можно контекстуализировать и объяснить кодовую базу или сообщить о стандартизациях и стилевых практиках проекта.
▍ Как это работает внутри
Когда пользователь отправляет запрос в Codex, происходит следующее:
-
Запрос анализируется и преобразуется в задачу для агента
-
Агент создаёт план выполнения задачи
-
Агент выполняет задачу в изолированной среде, которая имитирует среду разработки пользователя
-
Агент показывает ход своей работы и результаты пользователю
Codex работает в изолированной среде без доступа к интернету или внешним API, что ограничивает его потенциальную опасность, но также может ограничивать его полезность в некоторых сценариях.
Время выполнения задач может составлять от 1 до 30 минут, в зависимости от сложности. При этом Codex может обрабатывать несколько задач программной инженерии одновременно и не ограничивает пользователей в доступе к их компьютеру и браузеру во время работы.
▍ Ограничения и проблемы
Несмотря на все преимущества, Codex имеет ряд ограничений и проблем:
Безопасность кода
Хотя Codex обучен генерировать безопасный код, он всё ещё может создавать код с уязвимостями. OpenAI отмечает, что "по-прежнему необходимо, чтобы пользователи вручную проверяли и валидировали весь сгенерированный агентом код перед интеграцией и выполнением".
Ограничения изолированной среды
Codex работает в изолированной среде без доступа к интернету или внешним API, что может ограничивать его полезность в некоторых сценариях.
Стоимость
Хотя сейчас Codex доступен без дополнительной платы для пользователей ChatGPT Pro, Enterprise и Team, OpenAI планирует ввести ограничения на использование и новую схему ценообразования в будущем.
▍ Будущее программирования с Codex и аналогами
В будущем мы можем ожидать ещё более тесной интеграции ИИ с существующими средами разработки и инструментами, а также улучшения их возможностей по генерации кода и решению более сложных задач.
Однако важно помнить, что Codex — это инструмент, который должен дополнять работу разработчиков, а не заменять их. Он может автоматизировать рутинные задачи и помочь в решении простых проблем, но сложные архитектурные решения и творческие аспекты программирования по-прежнему требуют человеческого участия.
Автор: Nikuson
