En un intento por inyectar AI en más del proceso de programación, OpenAI está iniciando Codex CLI, un “agente” de codificación diseñado para ejecutarse localmente desde el software Terminal.
Anunciado el miércoles junto con los modelos AI más nuevos de OpenAI, O3 y O4-Mini, Codex CLI enlaza los modelos de OpenAI con código local y tareas de computación, dice OpenAI. A través de Codex CLI, los modelos de Openai pueden escribir y editar código en un escritorio y tomar ciertas acciones, como mover archivos.
Codex CLI parece ser un pequeño paso en la dirección de la visión de codificación de agente más amplia de Openi. Recientemente, la CFO de la compañía, Sarah Friar, describió lo que llamó el “ingeniero de software de agente”, un conjunto de herramientas OpenAI tiene la intención de construir que puede tomar una descripción del proyecto para una aplicación y crearla efectivamente e incluso la prueba de garantía de calidad.
Codex CLI no irá tan lejos. Pero voluntad Integre los modelos de OpenAI, que eventualmente incluye O3 y O4-Mini, con los clientes que procesan los comandos de código y computadora, también conocidos como interfaces de línea de comandos.
También es de código abierto, dice Openai.
“[Codex CLI is] Un agente de codificación de código abierto ligero que se ejecuta localmente en su terminal “, dijo un portavoz de Operai a TechCrunk por correo electrónico.” El objetivo [is to] dar a los usuarios una interfaz mínima y transparente para vincular modelos directamente con [code and tasks]. “
En una publicación de blog proporcionada a TechCrunch, Openai agregó: “Puede obtener los beneficios del razonamiento multimodal desde la línea de comandos pasando capturas de pantalla o bocetos de baja fidelidad al modelo, combinados con el acceso a su código localmente [via Codex CLI]. “
Para estimular el uso de Codex CLI, Operai planea repartir $ 1 millón en subvenciones de API a proyectos elegibles de desarrollo de software. La compañía dice que otorgará bloqueos de $ 25,000 de créditos API a los proyectos elegidos.
Las herramientas de codificación de IA vienen con riesgos, por supuesto. Muchos estudios han demostrado que los modelos generadores de código con frecuencia no logran arreglar vulnerabilidades y errores de seguridad, e incluso los introducen. Es mejor tener eso en cuenta antes de dar acceso a la IA a archivos o proyectos confidenciales: deben menos sistemas completos.
