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AI智能体基础知识
6小时
要点速览
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OpenAI Codex 是一款云端的软件工程代理，可在 ChatGPT 内使用（适用于 Plus、Pro、Team 和 Enterprise 方案）
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将 Codex 连接到 GitHub 仓库，然后分配任务：修复错误、打补丁、生成测试或解释代码
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每个任务都在隔离的沙盒中运行；Codex 会打开一个拉取请求，您在合并前进行审阅
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使用
AGENTS.md文件定义编码规范，Codex 将在每项任务中遵循 -
Codex 也可通过 Codex CLI 在终端中运行，并提供 VS Code 扩展
什么是 OpenAI 的 Codex？
OpenAI Codex 是一个云端软件工程代理，能够编写和编辑代码、运行测试、修复错误，甚至发起拉取请求。每个任务都在其独立的沙盒环境中执行。
Codex 由 OpenAI 最新的前沿模型驱动，注重安全性、可测试性与开发者效率。您可以通过 AGENTS.md 文件为 Codex 提供指导，或直接在 ChatGPT 侧边栏与其交互。
借助 Codex CLI，您还可以在终端中直接使用这些能力。
Codex 的使用方式一览：
| 方式 | 位置 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ChatGPT 侧边栏 | chatgpt.com | 连接 GitHub 的任务队列（本教程） |
| 独立 Mac 应用 | chatgpt.com/codex | 更丰富的界面、自动化和插件连接器 |
| VS Code 扩展 | VS Code marketplace | 在编辑器内委派任务 |
| Codex CLI | 终端 | 脚本化流程、CI 集成 |
设置 OpenAI 的 Codex
设置 Codex 只需几分钟。下面是一步步的入门指南。
步骤 1：找到 Codex 工具
首先登录 ChatGPT。在左侧工具栏查找 Codex。最初上线时，Codex 面向 ChatGPT Pro、Business 和 Enterprise 用户推出。现在已包含在所有方案中（不过 Free 和 Go 的访问非常受限）。
步骤 2：开始使用 Codex
点击 Codex，会跳转到一个新标签页进行初始设置。点击“Get Started（开始）”，并按照下一步所示完成认证流程。
步骤 3：多重身份验证
点击“Set up MFA to continue（设置 MFA 以继续）”，并使用您常用的认证应用（如 Google Authenticator 或 Authy）扫描二维码。输入验证码完成验证即可！
步骤 4：连接 GitHub
完成多重身份验证后，我们将 Codex 连接到 GitHub。
步骤 4.1：授权 GitHub 连接器
点击“Connect to GitHub（连接到 GitHub）”后会弹出授权 GitHub 连接器的窗口。阅读并授权。
步骤 4.2：添加您的 GitHub 账户
GitHub 连接完成后，需要添加您的账户。在 GitHub organization 选项卡下，选择“Add a GitHub account（添加 GitHub 账户）”。
接着会弹出“Install and Authorize（安装并授权）”窗口。点击授权，您的所有仓库便会出现在 ChatGPT 界面中。您也可以只授权选定的仓库。
步骤 4.3：创建环境
选择您要处理的仓库并点击“Create environment（创建环境）”。
接着会进入“Data Controls（数据控制）”。Codex 仍在积极开发中，您可能会看到一个可选提示，允许将数据用于模型改进。您可以将其关闭并继续。
现在，您的环境已经可以开始探索。Codex 允许用户并行启动任务，也提供预选任务。
只需点击“Start tasks（开始任务）”，或根据您的需求选择任务。这会带您进入一个界面，您可以在其中提问，或让该代理为您开发某个功能。
当所有任务就绪后，选择您想要处理的任务，或并行处理多个任务。
步骤 5：AGENTS.md 文件（可选）
AGENTS.md 是 OpenAI 为 Codex 平台引入的特殊配置文件，专为指导 AI 代理在您的代码库中工作而设计。您可以把它看作是面向 AI 队友的开发者手册，类似 README.md，但重点是为自主代理提供指令。以下是一个示例 AGENTS.md 文件：
# AGENTS.md
## Code Style
- Use Black for Python formatting.
- Avoid abbreviations in variable names.
## Testing
- Run pytest tests/ before finalizing a PR.
- All commits must pass lint checks via flake8.
## PR Instructions
- Title format: [Fix] Short description
- Include a one-line summary and a "Testing Done" section当 Codex 在您的代码库上运行任务时，它会：
- 搜索作用域覆盖其修改文件的
AGENTS.md文件。 - 依据这些文件中的说明对其更改进行格式化、测试和文档编写。
- 当有多个文件适用时，优先采用嵌套更深的指令（类似级联配置）。
若想更全面地了解如何构建能跨工具与 API 采取行动的系统，请参阅我们的 OpenAI Agents SDK 教程。
OpenAI 的 Codex：三个实用示例
我们通过我在一个仓库上运行的三个示例，来看看 Codex 如何在真实开发中助您一臂之力。
示例 1：基础修复与拼写错误
Codex 有时会把一个请求拆分为子任务，例如修正拼写错误、改进 README 或编写测试，且都在同一工作空间内完成。
您可以基于初步审查在现有任务中启动一个新任务，要求对既有代码库进行修改，或通过文本框提出问题。要扩展任务或修复新问题，点击“Code（编码）”，直接启动一个新的子任务。
对更改满意后，点击“Push（推送）”，系统会创建一个新的拉取请求。几秒钟后，您可以点击“View Pull Request（查看拉取请求）”以访问并将其合并到主分支。
示例 2：代码库解释
接着，我用 Codex 做了一个非编辑类任务：探索代码库并询问接下来可以做什么。这对新加入项目、需要快速上手，或卡在理解某个函数如何工作时尤其有用。
Codex 浏览了项目，并提供了清晰、对初学者友好的代码库结构拆解。Codex 不是简单罗列文件，而是按用途分组：
- 它指出
qwen3_demo.py是主脚本，会启动两个基于 Gradio 的界面——一个用于推理模式切换，另一个用于多语言翻译。 - 它将
qwen3_demo.ipynb识别为交互式笔记本的替代方案。 - 它指出
test_qwen3_demo.py用于单元测试，README.md提供文档与视频演示。
此外，Codex 还列出了“关键信息”，例如依赖（Ollama CLI）、_run_ollama 函数的作用，以及扩展界面的提示。它甚至给出下一步建议，如探索模型版本、改进 UI、增加错误处理等。
示例 3：查找并修复错误
Codex 能扫描整个代码库，识别错误、提出修复方案，并向您展示更改预览。这个流程与 GitHub 上的代码变更审查类似。
您可以查看日志来了解更改背后的执行过程，方法是点击“Logs（日志）”。
Codex 会返回更改摘要，以及因更改而创建或受影响的文件。您也可以就这些更改提问，或让 Codex 编写新代码以增强当前实现。
对代码修复满意后，点击“Push（推送）”和“Create New PR（创建新 PR）”以打开一个新的拉取请求。
几秒钟后，您可以点击“View Pull Request（查看拉取请求）”以访问并将其合并到主分支。
借助 Codex，您只需点击几下就能完成合并。
更改会在数秒内出现在主分支。
为什么 Codex 很重要？
Codex 是协作型代理，而非被动的代码生成器。您可以让它编写、重构、测试、调试或解释，它会在每一步展示终端日志、引用和输出。
以下是我观察到的一些实际收益：
- 任务可追溯、可验证。
- Codex 可并行工作，您可以排队提交多项更改。
- 它会尊重您的开发配置，尤其是在通过
AGENTS.md设定了约定时。 - 它符合人工 PR 标准，并能通过 CI 测试。
在我看来，这就像 OpenAI 刚刚发布了一位软件工程实习生。
结语
我们了解了 Codex 如何修复错误、应用功能补丁并解释代码逻辑，同时还能生成拉取请求、运行测试，并通过终端日志和 diff 引用其操作。
这一动手演示说明了 Codex 如何改进您的日常开发流程，无论您是在调试遗留代码、上手新仓库，还是分流维护任务。
随着 Codex 的发展，我预计它将与 IDE、CI 流水线和任务规划器进行更深度集成，成为任何工程流程中的实用补充。要进一步了解 Codex，请阅读官方发布博文，您也可以在OpenAI 的 YouTube 频道找到示例用例。
若想更深入了解 OpenAI 面向工程的模型与工具，我推荐以下博文：