OpenAI создала армию ИИ-программистов — теперь один человек может заменить целую IT-команду

Разработчики все чаще подключают к работе не одного ИИ-помощника, а сразу несколько цифровых исполнителей. В какой то момент начинается путаница, параллельно идут десятки задач, правки наслаиваются, контекст теряется. Под такой формат OpenAI выпустила настольное приложение Codex для macOS. Оно собирает работу агентных моделей в одном окне и помогает держать под контролем длинные и сложные проекты без бесконечных вкладок и чатов.

Codex больше похож на диспетчерскую панель. Разработчик раздает задания разным агентам, запускает их параллельно и видит прогресс по каждому направлению отдельно. Там же показываются изменения в коде, различия между версиями и комментарии. Нужный участок можно сразу открыть в своем редакторе и поправить вручную. В OpenAI описывают такой подход как переход от разовых подсказок к совместной работе группы ИИ-исполнителей, которые ведут задачу от постановки до готового результата.

Codex впервые представили в апреле 2025 года, и с тех пор агентные возможности заметно выросли. Модели уже умеют заниматься задачами, которые тянутся не минуты, а часы и дни, иногда неделями. Когда процесс настолько длинный, без отдельного слоя управления уже трудно обойтись. Нужен интерфейс, где видно текущее состояние, промежуточные шаги и общее направление работы.

Внутри приложения у каждого агента есть свой поток, привязанный к конкретному проекту. Пользователь смотрит diff, то есть список отличий между версиями файлов, оставляет замечания прямо в интерфейсе и выбирает, какие изменения принимать. Поддержка worktree из Git позволяет нескольким агентам одновременно работать с одним репозиторием. При этом каждый действует в собственной копии, поэтому правки не сталкиваются между собой.

Возможности Codex уже не ограничиваются одной только генерацией кода. В систему добавили настраиваемые «навыки», по сути подключаемые сценарии действий. С их помощью агент связывается со сторонними сервисами, следует заданному рабочему процессу и выполняет дополнительные шаги. Речь идет о поиске информации, подготовке текстов, развертывании приложений и создании изображений. Можно явно указать, какой навык использовать, или оставить выбор самой системе.

Среди интеграций упоминаются Figma для получения дизайн-макетов, Linear для работы с багами и релизами, а также облачные платформы Vercel и Cloudflare для выкладки приложений. Генерация изображений идет через графическую модель OpenAI. В итоге агент работает не только с текстом исходников, а с целой рабочей средой проекта.

OpenAI показала и пример полностью самостоятельной работы. Codex по одному текстовому заданию собрал трехмерную гоночную игру с воксельной графикой. Агент сам продумал структуру, написал код, провел тесты и много раз перезапускал игру, чтобы найти ошибки и недостающие элементы, после чего вносил исправления.

Альтман сообщил, что внутри OpenAI инструмент уже ускорил выпуск новых версий. По его словам, GPT-5.3-Codex использовали при создании GPT-5.3-Codex. Он также отметил, что реальный эффект в работе ощущается сильнее, чем можно понять по сухим цифрам тестов.

Для новой версии приводятся и метрики. GPT-5.3-Codex показывает 57% в тесте SWE-Bench Pro с задачами из реальных репозиториев, 76% в TerminalBench 2.0 и 64% в OSWorld. Разработчики отмечают, что модель можно направлять прямо по ходу выполнения задания и получать обновления в процессе. По внутренним измерениям, на те же задачи уходит менее половины токенов по сравнению с 5.2-Codex, а обработка каждого токена идет более чем на 25% быстрее.

В приложении появился раздел Automations с фоновыми сценариями по расписанию. Codex может автоматически разбирать новые задачи, искать дефекты и готовить сводки по релизам без ручного запуска. Готовые результаты попадают в очередь на проверку, а разработчик подключается только при необходимости.

Механизмы безопасности встроены в основу системы. Каждый агент работает в изолированной среде и видит только те папки или ветки репозитория, которые ему разрешили. Для действий с повышенными правами, например доступа к сети, требуется отдельное подтверждение. По словам Альтмана, эта модель первой в компании получила высокий уровень готовности к киберрискам по внутренней шкале. OpenAI также тестирует формат Trusted Access и выделяет 10 млн долларов в виде API-кредитов на проекты, связанные с киберзащитой.

Настольный Codex уже доступен на macOS для пользователей ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. Временный доступ открыли и для планов Free и Go. По данным OpenAI, с середины декабря использование сервиса выросло вдвое, а за последний месяц им воспользовались более миллиона разработчиков.