Le 16 mai 2025, l'équipe OpenAI Codex a organisé un événement AMA (Ask Me Anything) sur Reddit, détaillant les origines du Codex, son développement, ses fonctionnalités actuelles et ses projets futurs.
**Origine et développement**
Codex a commencé comme un projet parallèle pour les ingénieurs de l'OpenAI afin de remédier à la sous-utilisation des modèles internes dans leur travail quotidien. Le changement clé dans Codex était d'améliorer considérablement l'expérience de codage en générant plusieurs petits "encodeurs ambiants" et en sélectionnant ensuite le meilleur résultat de code. Codex a été développé en utilisant le CLI Codex et une version antérieure de Codex pour démontrer son efficacité dans la correction rapide de bogues locaux et la gestion à distance de plusieurs tâches parallèles. Le CLI Codex et des versions antérieures de Codex ont été utilisés pour démontrer son efficacité dans la correction rapide de bogues locaux et la gestion à distance de multiples tâches parallèles.
Fonctions et capacités actuelles
Codex propose deux modes : le "Query Mode" permet aux utilisateurs de coller des documents de conception ou des exigences détaillées et de les décomposer en parties plus petites ; le "Code Mode" exécute des tâches dans un environnement de conteneur pendant une heure au maximum. Effectuer des modifications ciblées basées sur les demandes des utilisateurs, rester dans le cadre de la demande et utiliser l'historique du référentiel ou tout fichier conteneur accessible comme contexte. codex est particulièrement compétent pour travailler avec de grands référentiels, le développement piloté par les tests, et suivre les instructions des directives AGENTS[.] dans les fichiers md (par ex. dans les fichiers md (par exemple, les tests, les vérifications de code, les vérifications de formatage et les modèles de livraison). Pour une mise à l'échelle sécurisée et pour se concentrer sur les résultats connus, l'accès à Internet est désactivé une fois que l'agent entre dans l'environnement d'exécution.
De nombreux ingénieurs macOS, iOS et Android utilisent activement Codex dans leur travail quotidien.Un flux de travail pratique consiste à ajouter un fichier TODO[.] md et de demander à Codex de choisir un TODO et de le corriger, ou d'élaborer un plan pour la fonctionnalité X et de le mettre dans un TODO[.] md.
Disponibilité actuelle et promotion
Le Codex a été entièrement déployé pour les utilisateurs Pro, et le déploiement pour les utilisateurs Team est prévu pour lundi, une fois que l'équilibrage de la charge sera terminé. L'accès à l'application mobile est en cours de développement, mais les utilisateurs peuvent déjà lancer Codex sur mobile via ChatGPT Web.Codex-1 est maintenant optimisé pour l'interface utilisateur de ChatGPT, et l'accès API à l'agent Codex est en cours.des crédits API gratuits pour les utilisateurs Plus et Pro utilisant le CLI Codex seront bientôt disponibles.
Amélioration des performances et de la productivité
Les équipes internes ont constaté que les versions de code et de fonctionnalités sont jusqu'à trois fois plus efficaces lorsqu'elles utilisent Codex, en particulier lorsque l'abstraction est claire, que la couverture des tests est élevée et que les tests sont rapides.
Politique de prix et de données
Des options de tarification flexibles (y compris le paiement à l'utilisation) sont à l'étude. Pour les utilisateurs des catégories Team, Enterprise et Edu, OpenAI ne s'entraînera pas sur le contenu du Codex ; les utilisateurs de la catégorie Pro (et éventuellement Plus) bénéficieront d'une option de premier plan sur la page d'accueil.
Réalisation technique et environnement
La version actuelle est un aperçu de recherche MVP avec des plans d'intégration avec d'autres outils de gestion du code source, des traqueurs de problèmes et des outils de communication au-delà de GitHub.Le CLI Codex est écrit en TypeScript pour permettre une familiarité avec l'interface utilisateur du point final, avec des plans pour fournir des liaisons de moteur à haute performance pour d'autres langages. Les utilisateurs peuvent définir des scripts de configuration de l'environnement qui prennent en charge Dockerfile ou des images tirées du registre de l'utilisateur. Il est envisagé de permettre aux utilisateurs d'introduire leurs propres environnements informatiques dans des systèmes hautement verrouillés.
La communauté a montré un fort intérêt pour l'intégration de l'interface de programmation Codex directement dans les IDE. Actuellement, les conteneurs sont entièrement isolés, mais il est prévu de prendre en charge les configurations multiréférentiels et la mémoire partagée entre les tâches dans le futur.
Projets futurs et recherche
Codex ajoutera la possibilité d'utiliser les interactions ordinateur/navigateur pour les tests et la validation de l'interface utilisateur frontale. GPT-5 est le prochain modèle de base et est conçu pour améliorer toutes les fonctionnalités des modèles existants et réduire la nécessité de changer de modèle. Il est prévu d'intégrer Codex, Operator, Deep Research et Memory pour donner l'impression qu'il s'agit d'un seul et même modèle. L'apprentissage par renforcement à grande échelle est déjà utilisé pour améliorer les capacités de codage, le style et la précision de Codex. L'équipe envisage des revues de code alimentées par l'IA qui résument les changements de code et sont fidèlement basées sur les résultats d'exécution réels et les citations.
À l'avenir, les fonctions d'ingénierie logicielle pourraient évoluer vers des postes de direction technique, avec la gestion de composants de systèmes importants et le travail en collaboration avec des agents de codage de l'IA.
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Codex a été officiellement lancé et devrait révolutionner la méthode traditionnelle d'examen manuel du code. L'outil analyse automatiquement les dépôts de code ou les branches et génère de manière indépendante une liste de tâches à corriger.
Cette capacité d'automatisation est impressionnante dans la mesure où elle permet non seulement d'améliorer la qualité du code, mais aussi de réduire considérablement le temps que les développeurs consacrent à la révision du code. Imaginez un flux de travail futur où chaque pull request (PR) peut être automatiquement optimisé avec l'aide de Codex, ce qui améliorera considérablement la productivité de l'équipe et la cohérence du code.
scénario d'applicationY compris, mais sans s'y limiter :
- Contrôle de la qualité des bases de code à grande échelle
- Retour d'information immédiat dans le cadre d'un développement itératif rapide
- Vérification des spécifications du code au début d'un nouveau projet
Le potentiel de Codex est énorme et son impact promet de déclencher une révolution dans l'industrie du développement logiciel. En termes de détails techniques, Codex utilise des algorithmes avancés de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour comprendre la structure et la logique du code et suggérer des améliorations spécifiques. Ceci est important pour améliorer l'efficacité du développement et la qualité du code.
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Récemment, un développeur a partagé son expérience avec Codex pour la migration de code. Il a utilisé Codex pour mettre à niveau un ancien projet de Python 2.7 à 3.11 et le framework Django de la version 1.x à 5.0.L'ensemble du processus n'a pris que 12 minutes.Cette migration prend généralement plusieurs semaines.
L'importance de cette technologie réside dans le fait qu'elle réduit considérablement le temps et l'énergie consacrés par les équipes de développement à la migration du code et qu'elle améliore l'efficacité du travail. En outre, Codex est capable de gérer des scénarios d'application complexes, tels que des bases de code à grande échelle et des projets multi-modules, ce qui renforce encore sa valeur d'application pratique.
Pour les développeurs, Codex ne simplifie pas seulement la tâche fastidieuse de la migration, mais les aide également à se concentrer davantage sur la mise en œuvre et l'optimisation de la logique d'entreprise, favorisant ainsi une itération et un développement rapides des projets.
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Les data scientists vont adorer ce serveur MCP !
Il génère automatiquement** des données synthétiques de haute qualité**, les évalue et les valide à l'aide d'outils de visualisation. Tout ceci est facilement réalisable dans l'IDE Cursor.
Le serveur est entièrement open source et fournit un guide détaillé étape par étape : https://t.co/fOgViRFHQQ
Caractéristiques principales :
- Génération automatique de données synthétiques de haute qualité
- Évaluation et validation automatisées
- Support d'outils de visualisation
- Intégration dans l'IDE Cursor
- 100% Java Open Source
Il s'agit certainement d'un outil puissant pour les scientifiques qui ont besoin de grandes quantités de données pour l'entraînement, le test et la validation des modèles. Qu'il s'agisse du développement de projets d'apprentissage automatique ou de la nécessité de protéger la confidentialité des données, MCP Server offre un soutien efficace et fiable.
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Google DeepMind a récemment lancé AlphaEvolve, un agent de programmation alimenté par Gemini et conçu pour révolutionner la découverte algorithmique.
Les principales caractéristiques d'AlphaEvolve sont les suivantes
- Conception d'algorithmes de multiplication matricielle plus rapides pour améliorer l'efficacité des calculs
- Trouver de nouvelles solutions à des problèmes mathématiques ouverts et faire progresser la recherche en mathématiques
- Améliorer l'efficacité des centres de données, la conception des puces et la formation à l'IA pour un large éventail d'applications
Détails techniques d'AlphaEvolveAlphaEvolve : L'agent est basé sur les puissantes capacités de calcul de Gemini et est capable d'explorer et d'optimiser automatiquement les algorithmes. Grâce à des techniques d'apprentissage profond et de renforcement, AlphaEvolve est capable de fonctionner efficacement sur des ensembles de données à grande échelle et de trouver des solutions optimales dans un court laps de temps.
scénario d'applicationAlphaEvolve : AlphaEvolve présente non seulement un grand potentiel pour la recherche universitaire, mais a également un large éventail d'applications dans l'industrie. Par exemple, dans la gestion des centres de données, il peut réduire la consommation d'énergie en optimisant l'allocation des ressources ; dans la conception des puces, il peut accélérer le processus de simulation et améliorer la qualité de la conception ; dans la formation à l'IA, il peut accélérer la convergence des modèles et améliorer l'efficacité de la formation.
La sortie d'AlphaEvolve marque une avancée majeure de l'IA dans le domaine de la découverte algorithmique, et devrait stimuler le développement de technologies connexes.
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AliCloud a récemment publié une version optimisée de Qwen 2.5 Omni avec des améliorations de performance grâce aux techniques GPTQ et AWQ, qui a été rendue publique sur la plateforme Hugging Face. GPTQ est une technique de quantification qui réduit considérablement l'empreinte mémoire et les exigences de calcul du modèle, tandis que AWQ améliore encore l'efficacité de l'inférence du modèle.
Cette version de Qwen 2.5 Omni-optimisée améliore non seulement les performances, mais excelle également dans les applications du monde réel. Elle convient à un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, telles que la génération de textes, les systèmes de dialogue, la traduction automatique, etc.
Pour les développeurs et les chercheurs, cette version optimisée fournit des outils plus efficaces et plus flexibles qui permettent d'effectuer des tâches de traitement du langage naturel de haute performance dans des environnements où les ressources sont limitées.
En outre, Qwen 2.5 Omni Optimised prend en charge une large gamme de plates-formes matérielles, y compris les GPU et les CPU, ce qui permet aux utilisateurs de faire des choix en fonction de leurs propres conditions matérielles, améliorant ainsi la convivialité et la flexibilité du modèle.
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Nous avons simplifié le processus d'utilisation de n'importe quel modèle sur la plateforme Replicate, ce qui facilitera grandement l'utilisation des éditeurs de code d'IA et des grands modèles de langage (LLM). Cette mise à jour coïncide avec le lancement de Codex, qui offre encore plus de flexibilité aux développeurs.
Désormais, les utilisateurs peuvent :
- Copier des pages au format Markdown
- Charger directement dans Claude ou ChatGPT
- Consulter le fichier llms.txt pour n'importe quel modèle
Par exemple, le lien vers le fichier llms.txt pour Google Veo-2 est le suivant : https://t.co/PwbpQe1JYS.
Ces améliorations permettent non seulement d'améliorer l'expérience du développeur, mais aussi d'améliorer l'accessibilité et l'intégration du modèle.Qu'il s'agisse de compléter du code, de déboguer ou de générer de nouveaux extraits de code, ces fonctionnalités peuvent améliorer considérablement l'efficacité du développement.
En outre, en prenant en charge plusieurs plateformes d'IA grand public, Replicate permet aux développeurs d'exploiter plus facilement les dernières technologies d'IA afin d'accélérer le développement de logiciels et l'innovation.
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La technologie Emergent AI, récemment lancée, permet de générer des applications complètes par le biais de simples conversations de chat, couvrant le développement du backend, les tests automatisés et le déploiement en direct des URL. L'avènement de cette technologie marque un changement important dans la manière de programmer.
En interagissant avec l'IA, les utilisateurs peuvent facilement décrire les fonctionnalités dont ils ont besoin pour leurs applications sans avoir à écrire un code complexe. Ce processus de développement hautement automatisé améliore non seulement l'efficacité du développement, mais abaisse également la barrière technique, ce qui permet à un plus grand nombre de personnes de participer au développement de logiciels.
Voici 10 exemples de foliedémontrant la puissance de l'IA émergente :
- Clonage d'Airbnb
Les développeurs intéressés peuvent l'essayer et faire l'expérience de cette technologie révolutionnaire en visitant le lien fourni.
À mesure que la technologie de l'IA continue d'évoluer, l'IA émergente devrait bénéficier d'un large éventail d'applications dans un certain nombre de domaines, depuis les applications d'entreprise jusqu'aux projets personnels.
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L'interface de programmation Codex est constamment améliorée afin d'offrir des outils plus puissants aux développeurs. À long terme, les agents de codage locaux (par exemple, Codex CLI) et distants (par exemple, Codex) fusionneront progressivement pour former un nouveau modèle de travail collaboratif.
Imaginez cette combinaison comme un collègue à distance qui ne se contente pas de fournir une assistance à distance, mais qui examine également votre code en temps réel et vous fait des suggestions. Ce type de collaboration améliorerait considérablement l'efficacité de la programmation et le travail d'équipe.
Nous avons apporté les améliorations suivantes à l'interface de programmation du Codex en nous basant sur les commentaires des utilisateurs :
- Connectez rapidement votre organisation API en vous connectant via ChatGPT
- Introduction d'un nouveau modèle codex-mini, spécifiquement optimisé pour les fonctions d'interrogation et d'édition de code à faible latence
Ces améliorations renforceront l'utilité et l'expérience utilisateur de l'interface de programmation Codex, permettant aux développeurs de programmer plus efficacement.
L'avenir de la programmation est plein de possibilités infiniesAttendons avec impatience le développement de cette technologie.
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LangChain a récemment publié un tutoriel sur sa nouvelle intégration avec Box. En utilisant le AI Agents Toolkit et le MCP Server de LangChain, les entreprises peuvent créer des agents intelligents qui automatisent la correspondance entre les factures et les bons de commande afin d'optimiser les flux d'approvisionnement.
Cette solution permet d'améliorer considérablement l'efficacité et la précision du traitement et de réduire les interventions manuelles, en particulier dans les opérations d'approvisionnement à grande échelle. En intégrant la technologie du traitement du langage naturel, le système est capable d'identifier et de comparer automatiquement les informations clés des documents, telles que les numéros de commande, les montants et les dates, afin de garantir la cohérence et l'intégrité des données.
Scénarios d'application :
- Services d'achat des grandes entreprises
- Plate-forme de commerce électronique
- gestion de la chaîne
Regardez la vidéo de démonstration pour plus de détails sur la mise en œuvre : https://t.co/g9DoOldIjf
