В рамках очередного выпуска OpenAI Forum Крис Николсон из отдела глобальных связей OpenAI и Тибо Сио, руководитель направления Codex, обсудили трансформацию инструмента Codex из узкоспециализированного помощника программиста в универсального ИИ-агента для повседневной работы. Основной посыл встречи: ИИ-агенты выходят за рамки написания кода, становясь полноценными «начальниками штаба» для исследователей, менеджеров и владельцев бизнеса.
🛠 От инструмента разработчика к универсальному агенту 1:16
Изначально Codex создавался как амбициозный проект по созданию модели, способной писать код на уровне опытного инженера . Первая публичная версия, известная как Codex Web, работала в облаке: пользователь ставил задачу, модель анализировала репозиторий на GitHub и сама создавала Pull Request с изменениями .
Однако, по словам Тибо Сио, команда столкнулась с рядом проблем:
- Высокое трение: Разработчикам было сложно переносить свои локальные настройки в облачную среду OpenAI .
- Недостаточная надежность: Модели того времени не всегда справлялись с долгосрочными задачами без участия человека .
Переломный момент наступил около шести месяцев назад. С выходом более продвинутых моделей (в транскрипте упоминаются итерации уровня GPT-5 и выше) произошел качественный скачок в надежности выполнения задач с длительным горизонтом планирования . Разработчики внутри OpenAI начали использовать Codex не только для написания функций, но и для рутинных процессов: разбора тикетов, приоритизации задач и расследования сбоев. Сио отмечает, что программисты тратят лишь 20–30% времени на собственно написание кода, а остальное время уходит на информационную координацию .
📈 Кейс Александра Амируса: ИИ как координатор запусков 6:04
Тибо Сио поделился историей Александра Амируса, ведущего продукт-менеджера Codex. Во время подготовки к одному из релизов Амирус продемонстрировал феноменальную продуктивность, делегировав координацию множеству микро-агентов Codex .
В обязанности этих агентов входило:
- Сбор обратной связи от пользователей и разработчиков.
- Обновление планов и документации в режиме реального времени.
- «Погоня» за коллегами в Slack: агенты сами писали сообщения сотрудникам, уточняя статус выполнения конкретных задач .
По мнению Сио, это радикально меняет рабочий процесс. Вместо того чтобы часами искать иголки в стогах сена в Slack или Notion, менеджер получает готовую выжимку контекста и может сосредоточиться на принятии решений, а не на сборе данных .
🥖 «Домашнее» ПО: Демонстрация создания приложения за 4 минуты 13:05
Одним из самых ярких моментов дискуссии стала демонстрация создания персонального софта. Тибо Сио, переехавший в Сан-Франциско из Европы, был возмущен высокими ценами на хлеб и решил найти лучший вариант с помощью Codex .
Процесс занял всего несколько минут:
- Сбор данных: Codex просканировал информацию о пекарнях города, составил таблицу с названиями (Jane the Bakery, Tartine и др.), описанием сортов хлеба и ценами .
- Визуализация: По одной команде модель превратила таблицу в интерактивную веб-карту, где были отмечены все точки с лучшим соотношением цены и качества .
- Голосовое управление: Сио продемонстрировал, что взаимодействует с системой голосом, не касаясь клавиатуры .
Ведущий Крис Николсон подчеркнул, что это знаменует конец эпохи «копирования и вставки» . Раньше пользователям приходилось копировать код из ChatGPT в терминал; теперь Codex работает напрямую с файловой системой, данными и инструментами пользователя.
🚀 Функция /goal: Агенты с недельным горизонтом планирования 24:04
В Codex появилась продвинутая функция — команда /goal. Она позволяет ставить перед ИИ долгосрочные, сложные цели, над которыми агент может работать автономно часами, днями или даже неделями .
Примеры использования /goal:
- Решение сложнейших математических и физических задач .
- Полная перепись крупных программных продуктов с одного языка программирования на другой.
- Оптимизация производительности сложных систем.
Тибо Сио прогнозирует, что в будущем ИИ-агенты будут работать в фоновом режиме 24/7, выполняя полезные действия даже без прямых указаний, и «засыпая» только тогда, когда все задачи выполнены .
🛡 Безопасность и «Песочницы» в корпоративной среде 30:18
На вопрос о препятствиях для внедрения ИИ в крупных компаниях Сио ответил, что главной проблемой является не отсутствие возможностей модели, а вопрос доверия .
Для решения проблем безопасности OpenAI использует следующие механизмы:
- Sandboxing (Песочницы): Агенты запускаются в изолированной среде с жестко ограниченным доступом к файловой системе и сети . Например, можно разрешить агенту только чтение данных из определенной папки без возможности удаления .
- Auto Review (Авто-ревью): Это система «судейства», где второй ИИ-агент проверяет действия основного. Если основной агент пытается совершить рискованное действие (например, отправить конфиденциальный файл вовне), «судья» блокирует операцию .
🎓 Ошибки делегирования и советы пользователям 37:05
Тибо Сио предостерег пользователей от чрезмерного делегирования. По его мнению, главная ошибка — передавать ИИ задачи вместе со своим пониманием проблемы .
Рекомендации эксперта:
- Используйте ИИ для обучения: Просите Codex рисовать диаграммы, объяснять концепции и визуализировать архитектуру кода, а не просто выполнять работу за вас .
- Будьте точными: Описывайте «образ результата» — как должна выглядеть выполненная задача в цифрах или конкретных форматах (например, «создай 10 слайдов, где первые два — о контексте, а последние два — вопросы и ответы») .
- Подключайте контекст: Чем больше у модели доступа к вашим документам, календарям и заметкам в Notion через плагины, тем полезнее она становится .
В завершение дискуссии спикеры выразили мнение, что мы входим в «золотую эру» продуктивности, где идеи, которые раньше пылились на полках из-за нехватки ресурсов, могут быть реализованы в считанные часы с помощью ИИ-агентов .
