未來的AI Coding會是什么樣子？

Copilot、Cursor、Windsurf還是Claude Code？都不是！而且你一定也猜不到。

在紅杉最新專訪中，OpenAI Codex產品負責人Alexander Embiricos描述了他的理想未來：

下一個AI Coding范式不再是和編碼助手配對合作，讓AI進行代碼補全；

而是徹底將任務全部委托給智能體——一種真正的「異步自主Agent」。

軟件從開發&測試的傳統「線性模式」，變成了「經紀人模式」：

Agent與人類的關系，從「配合」徹底切換成「多任務委托」。

更大膽的設想還在后頭——Alexander說，未來的軟件開發界面或許不再是IDE，而是像Tinder或者TikTok的訂閱信息流。

Agent不斷推送工作進展，人類只需滑動決定Approve（通過） or Not。

Sora制作的未來編程范式應用

Codex核心理念一改以往代碼補全邏輯，強調「大膽委托心態」：讓Agent并行運行多個任務，用Agent自動完成所有繁瑣工作——bug修復、重構、功能開發……

而開發者則退居幕后，主導審查、規劃與驗證，從「親自動手」轉向「高效審核」。

Codex模型雖然基于o3，但進行了微調，更有「工程味」和「品位」。

Codex不再是單純求解競賽難題的AI學霸，而是一個懂得PR描述、風格對齊、測試覆蓋的成熟工程師。

另一個令人驚訝的消息是，把o3的價格打到「白菜價」的原因竟然也是Codex！

OpenAI秘密使用Codex作為內部智能體軟件工程師來「遞歸的」優化推理成本——而這僅僅只是個開始。

2025，注定是Agent元年，而OpenAI的大棋是：

未來不再有「專門的Agent」，ChatGPT將成為唯一通用助手，接入所有接口，接管一切。

Codex能否成功承載這個理想，也許年底就能見分曉。

紅杉專訪Codex團隊精華版

1 Codex演進路線：從工具到智能體

Codex最初是代碼補全模型，如今已發展為能在云端獨立運行的編程智能體。

用戶可將完整任務交給Codex完成，輸出如PR（Pull Request）等實際成果。

未來，使用Codex完成任務，甚至無需觸碰計算機。

2 與傳統自動補全的區別

相較于o3等模型專注于競賽編程，Codex通過強化學習微調。

更符合專業開發者的真實工作風格，輸出更可合并、更實用的代碼。

3 實際應用場景與優勢

Codex特別擅長修復bug與執行重復任務，OpenAI內部工程師通過并行提交多個任務，顯著提升開發效率。

未來開發者將主要做「審核與決策」，而非具體編程。

4 人與AI協作的新范式

Codex強調的是「委托」而非「配對」。

未來，AI將獨立在云端運行，開發者只需提供任務描述。

Codex將會嵌入CLI、IDE、項目管理工具等各類開發工具中。

5 編碼之外的開發流程重塑

軟件開發不僅是寫代碼，更包括規劃、設計、部署和維護。

Codex未來目標是覆蓋整個開發流程，甚至提出開發計劃、撰寫文檔、參與運維等。

6 行業影響與未來展望

隨著AI編程工具門檻降低，「專業開發者」總量或將增加。

未來開發者的日常可能更像「Tinder」式管理流式任務，由多個Agent提交工作成果，人類僅需篩選與審核。

7 訓練環境與挑戰

Codex在訓練和推理階段都使用相同的容器化環境，解決了「只在我機器上能跑」的問題，實現了高度一致的開發體驗。

8 未來形態與愿景

未來將不再區分「寫代碼的Agent」與「助手Agent」，ChatGPT將統一一切，具備終端、瀏覽器等通用工具，適應用戶所有需求。

9 IDE界面將被「刷信息流」模式替代

Alexander爆料，未來的軟件開發界面可能像Tinder那樣呈現：Agent不斷提交任務成果，你滑一滑決定是否通過。

這一理念背后是「富足心態」：不再是補全狀態下的一行代碼一個建議，而是多個任務并行執行、多個結果一起提交——未來的AI能力就像水一樣，任意使用。

未來的編程，就好像訂閱了無數的智能體一樣，你只需決定使用誰的成果。

遞歸自我改進的人工智能

Codex和紅杉采訪之外還有更大的爆料！

OpenAI已經在內部運行遞歸自我改進的人工智能！

她的名字叫Alice。

她已經存在，并且還在工作，只是還沒有完全穩定，沒有完全獲得「人類」的信任。

據Satoshi介紹，Alice已經可以自主設計、評估和改進新的模型架構。

這并不是推測，也不是理論，這是一種自我引導智能的開始。

一旦解決了Alice的問題，就會進入模型自我升級的階段，其速度比任何人類工程師團隊都要快。

Codex所預示著AI Coding未來似乎已經觸手可及。