OpenAIはCodexを発表した。これは、コードの作成、デバッグ、テスト、プルリクエストの生成など、一般的な開発タスクを自動化するために設計されたクラウドベースのソフトウェアエンジニアリングエージェントの研究プレビューだ。Codexは、ChatGPTのPro、Team、Enterpriseユーザー向けに統合されており、各タスクはユーザーのコードベースが事前にロードされ、開発環境に合わせて設定された安全なサンドボックス環境で実行されている。
Codexは、プログラミングタスクに最適化されたOpenAIのo3モデルのバージョンであるcodex-1によって動作している。このモデルは、 実世界の例を用いた強化学習によって訓練されており、人間の慣習に沿ったコードを生成する能力を持っている。モデルは、正しい解決策に達するまでコードを反復的に実行し、テストを行う。タスクが完了するとCodexはサンドボックス内で変更をコミットし、透明性を確保するためにテスト出力やターミナルログを提供する。
ChatGPTのCodexサイドバーでは、ユーザーがテキストプロンプトを通じてタスクを割り当てたり、コードベースに関する質問ができる。このモデルは、ファイルの編集、コマンドの実行、テストの実行が可能で、通常の完了時間は1分から30分の範囲だ。CodexはAGENTS.mdファイルをサポートしており、これはリポジトリレベルの指示で、エージェントがプロジェクト特有の実践やテスト手順を理解するのに役立つ。
Codex CLIは、コマンドラインのコンパニオンインターフェースであり、オープンソースでAPIクレジットを使用する。しかし、OpenAIの技術スタッフのメンバーであるFouad Matin氏によれば、ChatGPT内でのCodexへのアクセスは、Pro、Team、Enterpriseのサブスクリプションに含まれている。
Codexは、ChatGPTのPro、Team、Enterpriseプランに含まれており、今後2週間は広範なアクセスが提供されます。
ただし、このシステムはまだライブユーザーインターフェースを使用した完全なアプリケーションテストをサポートしていない。あるRedditユーザーが指摘した：
最近のソフトウェアエンジニアリングの多くはWEB開発です。Codexは、特定の要素、環境変数、UIインターフェースなどに別々のレイヤーがある場合、どのように対処するのでしょうか？実際にアプリを実行してユーザーがテストできるのでしょうか、それとも変更をプッシュしてからローカルでテストするためにコピーをプルダウンする必要があるのでしょうか？それは非常に面倒です。理想的には、将来的にはエージェントが自分でテストできるようになると良いのですが、まだ十分ではないのでしょうね。
Codexは、インターネットアクセスやUI実行機能のない隔離されたコンテナ内で動作する。テストスイート、リンター、型チェッカーを扱うことはできるが、最終的な検証と統合は人間の開発者の手に委ねられている。
OpenAIはまた、Codex miniを導入した。これは、より迅速なインタラクションと低レイテンシを実現するために設計された軽量モデルで、Codex CLIのデフォルトエンジンとなっており、APIを通じてcodex-mini-latestとして利用可能だ。価格は、入力トークンが100万トークンあたり1.50ドル、出力トークンが100万トークンあたり6ドルで、75%のプロンプトキャッシング割引が適用されいる。
このリリースは、OpenAIのより広範な戦略を反映しており、最終的にはリアルタイムのAIコーディングアシスタントと非同期エージェントワークフローの両方をサポートすることを目指している。現在、CodexはGitHubと接続されており、ChatGPTからアクセス可能だが、OpenAIは将来的にCodex CLI、ChatGPTデスクトップ、そして課題追跡やCIシステムなどのツールからタスクを割り当てるためのより深い統合を想定している。