O Codex, agente de engenharia de software da OpenAI, é um conceito que pode parecer confuso devido à sua terminologia variada. De acordo com Simon Willison, Gabriel Chua, engenheiro de experiência do desenvolvedor para a APAC na OpenAI, oferece uma visão esclarecedora sobre o assunto. Chua descreve o Codex como um agente composto por um modelo, um conjunto de instruções e ferramentas, e interfaces de interação, todos integrados em um ambiente de execução capaz de realizar tarefas de forma autônoma.
O que compõe o Codex?
Segundo Chua, o Codex é dividido em três partes principais: Modelo, Harness (ou “arreio”) e Superfícies. O modelo e o harness juntos formam o agente, enquanto as superfícies representam as formas de interação com o agente. O harness é descrito como “a coleção de instruções e ferramentas”, que é notavelmente open source e está disponível no repositório openai/codex.
Como o Codex é treinado?
Gabriel Chua destaca que os modelos Codex são treinados em conjunto com o harness. Ele afirma que “o uso de ferramentas, loops de execução, compactação e verificação iterativa não são comportamentos adicionados — eles fazem parte de como o modelo aprende a operar”. O harness, por sua vez, é moldado em torno de como o modelo planeja, invoca ferramentas e se recupera de falhas.
“Codex models are trained in the presence of the harness. Tool use, execution loops, compaction, and iterative verification aren’t bolted on behaviors — they’re part of how the model learns to operate. The harness, in turn, is shaped around how the model plans, invokes tools, and recovers from failure.”
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Essa abordagem integrada de treinamento e operação destaca a complexidade e a sofisticação do Codex como um agente de engenharia de software.
