【科技新聞】Codex 新進化：OpenAI 如何讓 AI 成為你的工程師同事？

從 GitHub Copilot 到 Codex CLI，OpenAI 正在重新定義「寫程式」這件事。這次，他們不只是推出一個更強大的模型，而是一整套可平行處理、多任務協作的 AI 工程團隊代理人系統，全面進化我們對「Vibe Coding」的想像。

Codex 不只是幫你補程式碼，它能自己找任務、改錯誤、開 Pull Request，甚至跑測試通過後回報結果。這不再是工具，而是你在雲端的另一位夥伴。

Codex 是什麼？從 Copilot 到多任務代理人的進化史

在 2021 年 OpenAI 推出 Codex 時，GitHub Copilot 還只是「AI 自動補程式碼」工具。到了 2025 年，他們正式將 Codex 進化為能同時跑多任務的雲端代理人，並直接在 ChatGPT 中提供操作介面，讓使用者用 Markdown 指令就能下達命令。

Codex 是由 codex-1 模型驅動，這是基於 o3 AI 推理模型的優化版本，專為軟體工程任務設計。

Codex 功能總覽（2025年5月17日版本）

主要功能

• 平行任務執行：
  • 同時處理多個任務，例如重構、測試、批量樣板程式碼產生
  • 允許用戶啟動數十個任務並在背景執行，無需手動切換上下文
• 任務類型：
  • 請求任務（Ask task）：說明程式碼結構，幫助新手快速理解
  • 程式碼任務（Code task）：主動搜尋與修復錯誤
  • 主動任務建議：Codex 自行建議可執行的優化與修正任務
• 環境整合與運行方式：
  • 透過 ChatGPT 側邊欄啟用，也可整合 GitHub 儲存庫
  • 所有任務運行於 OpenAI 雲端資源中，具可擴展性
• 任務執行時間：
  • 一般修復與測試任務介於 1–30 分鐘
• 沙箱虛擬環境（Micro VM）：
  • 每個任務於獨立 VM 執行，具備 CPU、記憶體與網路隔離策略
  • 支援 POS 指令操作與本地檔案系統模擬
• Markdown 指令檔案導引：
  • 用戶可提供指令文件（如 Agent’s MD）來指定行為與測試方式
• 測試與驗證：
  • Codex 不僅寫程式碼，還能主動執行測試並回報結果與日誌
• 程式碼審查與優化：
  • 自動產生修改摘要、原因說明、與引用原始碼位置
  • 著重於品質、風格與最小變更原則
• 多模態能力：
  • Codex CLI 支援輸入截圖、圖表等作為任務參考依據
• 安全與自動化：
  • 沙箱中執行、禁用非 OpenAI API 網路連線、可自動安裝依賴項

使用案例

• 內部使用：OpenAI 團隊已使用兩年，進行重構與回應內部改動
• 外部發布：2025年5月16日開放給 ChatGPT Pro、Enterprise 用戶，無需額外付費

技術細節與發展

• Codex-1 模型：基於 o3 架構最佳化，強化風格一致性與最小編輯原則
• 訓練方式：結合端到端學習與強化學習技術，覆蓋完整任務週期（撰寫、測試、驗證）
• 評估成果：在 SweetBench 等任務基準上達到 SOTA 表現

未來發展

• 與本地版本整合，支援同步與異步混合協作
• 將推出 Sign in with ChatGPT 功能，簡化啟用與使用體驗
• 長期目標：成為每位開發者的 AI 同事、配對程式員與導師

限制與挑戰

• 任務仍可能需人工審查與微調
• 若專案測試覆蓋率低、結構不清，Codex 效能可能下降

Codex 不只是讓 AI 幫你寫程式，而是實質改變開發者與程式碼互動的方式。Vibe Coding 的未來從這一刻真正啟動，你的下一個團隊成員，可能根本不需要電腦椅。

Source

1. Introducing Codex
2. A research preview of Codex in ChatGPT