@santtiagom_: OpenAI关于Harness Engineering和Codex的一篇非常好的文章。他们解释了如何使用代理构建一个内部产品…
摘要
这条推文总结了一篇关于Harness Engineering和Codex的OpenAI文章,讨论了使用AI代理构建一个100万行内部产品时遇到的挑战和见解。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/17 03:28
OpenAI 一篇关于 Harness Engineering 与 Codex 的优秀文章。
他们阐述了如何利用智能体构建一个拥有约 100 万行代码的内部产品,以及在此过程中遇到的问题。
一些有趣的观点: • 防止智能体生成的代码随时间退化 • 将测试和 CI 作为比提示更可靠的约束条件 • 保持代码和文档对智能体可读 • 当智能体开始编程时,工程师的工作方式如何改变
大部分挑战在于模型周围的系统设计。
相似文章
驾驭工程:在智能体优先的世界中利用Codex
OpenAI描述了一项内部实验,使用Codex智能体构建了一个零手动编写代码的生产软件产品,在五个月内由AI编写了150万行代码,开发速度提升了约10倍。团队认识到,有效的智能体驱动开发要求工程师专注于系统设计、脚手架和反馈循环,而不是直接编写代码。
@bibryam:这篇 OpenAI 文章对于测试工程师来说简直就是一座金矿。其中的洞见不是“AI 写代码”,而是:→ 如何……
OpenAI 分享了其团队如何利用 Codex 代理构建一个完整的软件产品,完全不编写任何手动代码,重点在于设计环境与反馈循环,以确保代理的可靠运行。
@Av1dlive: 两位OpenAI工程师刚刚举办了一场关于如何使用Codex构建和发布应用的大师课,他们花了16分钟讲解Codex如何将一…
OpenAI工程师展示了Codex作为软件工程的代理工具,能够审查代码、将工作分配给多个子代理,并自主运行工作流程,有效将一人变成完整的工程团队。
@Potatoloogs: https://x.com/Potatoloogs/status/2057391224592667051
本文深度拆解了Agent Harness的概念,即包裹在LLM外部的工程基础设施,包括编排循环、工具调用、记忆系统、上下文管理等12个组件。文章引用Anthropic、OpenAI、LangChain等公司的实践,论证了harness对生产级AI Agent的关键作用。
Codex 作为本地模型的工具/框架表现如何?
一篇探讨将 OpenAI 的 Codex 作为运行本地 AI 模型的工具或框架的文章,讨论其有效性和潜力。