夜雨聆风
OpenAI的Codex App:AI编程进入“多智能体协作”时代
Codex App提供了一个更聚焦的工作空间，用来统一管理多个AI智能体，并支持它们并行执行任务。
OpenAI将其描述为一个“代理的指挥中心”：开发者可以同时委派多项编码任务，让智能体在后台独立运行，自动完成重复性工作，并在关键节点对结果进行审核。
Codex App的发布，也被外界普遍视为OpenAI在编码工具领域的一次“防守反击”——在Anthropic Claude Code、Cowork等原生应用不断成熟的背景下，OpenAI终于拿出了自己的智能体编程阵地。
1 从“单兵作战”到“多智能体协同”
Codex App的核心技术突破，在于其对多智能体并行协作的体系化支持。
独立线程+项目组织
在Codex App中，每个智能体都运行在独立线程里，并按项目进行组织。
开发者可以在不同任务之间自由切换，而不会丢失上下文。你不仅可以直接审查智能体提交的改动，对diff进行评论，还能一键在本地编辑器中打开代码，进行人工微调。
这种设计让开发者同时拥有多个“AI同事”成为可能——一个在写新功能，一个在修bug，还有一个在写测试用例，互不干扰。
git worktree支持：并行探索不冲突
Codex App内置了对git worktree的支持，使多个智能体可以在同一个仓库中并行工作而不发生冲突。
每个智能体都在一份隔离的代码副本中运行，开发者可以同时探索不同实现路径，而无需担心影响主分支的稳定性。
这意味着，你可以让三个智能体尝试三种不同的算法实现，然后选择最优的那个合并到主分支——整个过程不会产生任何代码冲突。
无缝迁移：继承已有会话
对于已经在使用Codex CLI或IDE插件的用户来说，迁移成本也被刻意压低。Codex App会自动继承已有的会话历史和配置，开发者可以直接在现有项目上继续工作。
这种设计体现了OpenAI对开发者体验的重视——工具可以升级，但工作流不能断。
2 从“写代码”到“把事做完”
Codex App上线所带来的关键变化，是OpenAI正在刻意拓展AI编码的边界，让它不再只停留在“生成代码”维度。
Skills（技能）：让Codex调用工具、执行完整工作流
最核心的机制是Skills（技能）。OpenAI将指令、资源和脚本打包成可复用的技能，让Codex能够稳定地调用外部工具、执行完整工作流，并遵循团队既定的开发规范。
Codex App提供了专门的技能创建与管理界面，开发者既可以显式调用某个技能，也可以让系统根据任务上下文自动选择。
目前，OpenAI已经提供了一套常用技能库，覆盖了从设计到部署的多个环节：
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从Figma获取设计上下文
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在Linear中管理项目
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将Web应用部署到Cloudflare或Vercel
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使用GPT Image生成图像
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创建排版规范的PDF、表格和Word文档
这意味着Codex不再只是一个“写代码的”，它开始像一个真正的全栈开发者——能理解设计、能操作项目管理工具、能部署上线。
Automations（自动化）：让智能体在后台持续工作
Codex App还引入了Automations（自动化）机制，允许开发者为Codex设定定时任务，让智能体在后台持续运行。
当一个自动化任务完成后，结果会进入审核队列，开发者可以随时回来继续处理。Codex团队负责人Thibault Sottiaux透露，这套机制已经在OpenAI内部被广泛使用，用来处理大量“重复但重要”的工作，包括：
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每日issue分流
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CI失败原因汇总
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生成发布简报
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定期的bug检查
这些工作虽然不复杂，但极其耗时——而AI最擅长的，恰恰就是这类“重复但有价值”的任务。
处理技术债：工程师的“最痛点”
OpenAI CEO Sam Altman曾直言，AI特别擅长做那些人类工程师最不愿意做的事情，比如重构代码、清理历史遗留问题、补齐测试覆盖。
在一些OpenAI的基础设施团队中，长期存在的技术债曾让人几乎失去信心。
模型可以在后台持续工作，按计划推进重构和测试，让“慢慢还债”变成一件可执行的事情。
3 应用价值
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多智能体并行：同时运行多个AI代理，大幅提升开发效率，让重复性工作彻底自动化。
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Skills扩展能力：让Codex从“写代码”扩展到“操作工具、执行工作流”，真正实现端到端任务完成。
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Automations后台运行：定时任务的引入，让AI可以持续处理“重复但重要”的工作，解放人力。
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安全沙箱机制：默认只能访问当前工作目录，高权限操作需授权，兼顾能力扩展与风险控制。
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无缝迁移体验：继承已有会话和配置，降低用户迁移成本。
4 智能体编程的“iPhone时刻”
Codex App的发布，不仅仅是OpenAI的一个产品更新，更是AI编程工具演进的一个重要节点。
从“辅助工具”到“自主同事”
Codex App代表的，是AI开始成为“自主同事”——你分配任务，它在后台独立完成，你只需在关键节点审核结果。
这种转变将重新定义开发者的工作方式：从“亲自写每一行代码”，转向“管理多个AI代理，协调它们的产出”。
从“代码生成”到“任务完成”
Skills机制的引入，让Codex的能力边界从“生成代码”扩展到“调用工具、执行完整工作流”。这意味着未来的AI编程工具，将不再局限于IDE内部，而是渗透到软件开发的全生命周期——从需求理解、设计、编码、测试到部署运维。
智能体之间的协作生态
当前Codex App支持的是“一个开发者 + 多个AI代理”的模式。
演进方向是“多个AI代理之间的自主协作”——一个代理负责写代码，另一个代理负责审查，第三个代理负责测试，它们之间可以互相通信、协调任务。
安全与合规成为基础设施
随着智能体权限的扩大，安全问题将日益凸显。Codex App的系统级沙箱机制、能力越强，越需要内置的安全设计。
安全将不再是附加功能，而是智能体系统的底层基础设施。
当AI可以同时处理多项编码任务时，人类工程师的价值将更多地体现在：定义问题、设计架构、审核决策、以及——教会AI如何更好地协作。
我们终将学会如何与这样一群不知疲倦的“同事”共事。
官方说明：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-the-codex-app/
