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受到Deepsea Harness開源爆火的影響,Codex版本的Agent Harness,Codex Harness正式開源。你可以將其理解成,這就是Codex版本的LongChain。

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三行代碼就能將Codex級別的智能遷移到你的應用裡邊,或者是進行任意的定制化Agent開發,不僅完全開源,而且可以介入任意模型。

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作為目前全球範圍內最通用的智能體,在Deepsea Harness掀起的巨浪面前果斷轉型,高調官宣,

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Codex不僅僅是一款可以直接上手使用的智能體,而是一個更加通用的Harness基座,並且正式開源了Codex Harness全套功能組件。

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自此開發者就可以使用Codex Harness提供的SDK和APP Server,來快速搭建專屬智能體,能夠將Codex頂尖性能服務嵌入到自己的應用當中。

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00:00:47,480 --> 00:00:52,560
也就是說,未來大家就可以基於Codex Harness直接開發自己的專屬智能體。

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00:00:52,560 --> 00:01:05,560
而我們團隊也在第一時間進行了測試,將之前有Long-Chain Deep Agents架構的一套AI數據分析層更改為Codex Harness基座,能夠明顯感到執行效率和運行穩定性都有大幅提升。

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00:01:05,560 --> 00:01:12,560
並且,性能明顯比Deep Agents強了不止一截,最關鍵是整個開發和牽引的過程非常簡單。

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00:01:12,560 --> 00:01:25,560
記住,這次開源的Codex Harness SDK和APP Server,幾乎是只要填寫好配置參數,就能夠把之前的工具、MCP、Skills、歷史對話等等,全部填移到Codex Harness當中。

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可以說,這是Codex又一次跨越式迭代。

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00:01:28,560 --> 00:01:36,560
本期快課就帶你快速了解Codex Harness的開源情況和技術特性,以及如何基於Codex Harness構建專屬智能體的完整流程。

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同時,我們團隊也在第一時間為大家準備了Codex Harness使用教程,以及這套基於Codex Harness搭建的完整AI數據分析系統項目緣碼。

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Codex Harness的發布,已經是Codex產品內核的第三次重大跨越了。

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00:01:55,560 --> 00:02:05,560
從2022年初代編程模型,到去年的編程Agent,到今年的通用智能體,再到現在的通用智能體基座,也就是Codex Harness。

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00:02:05,560 --> 00:02:09,560
可以說,Codex的進化史就是大模型Agent技術的發展史。

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00:02:09,560 --> 00:02:17,560
而OpenAI如此著急地將Codex改造升級為Codex Harness,其實也是目前智能體落地應用的大勢所趨。

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統一的通用智能體,比如Codex APP,雖然很好用,但作為一個產品級的應用,無法滿足日益增長的定制化智能體開發需求。

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00:02:27,560 --> 00:02:32,560
也就是,你只能用,但無法把Codex級別的智能遷移到自己的項目中。

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00:02:32,560 --> 00:02:43,560
而現在有一些Agent開發工具,比如Long Trend,雖然足夠靈活,能做Agent定制化開發,但門檻相對較高,並且實際開發性能無法得到很好的保障。

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00:02:43,560 --> 00:02:52,560
對於絕大多數傳統的Agent開發框架來說,仍然還停留在把工具組裝成一個Agent層面,遠未達到Codex這種層級的智能。

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而現在Codex Harness的開源則徹底解決了這一問題。

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00:02:56,560 --> 00:03:02,560
本次Codex Harness開源了核心兩個組件,分別是Codex SDK和Codex APP Server。

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00:03:02,560 --> 00:03:14,560
先看效果。如同所示,大家現在只需要調用Codex SDK APP,只需要寫幾行代碼,即可完成一個定制化的Codex開發和運行,並且可以嵌入到任意產品中。

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00:03:14,560 --> 00:03:19,560
同時支持OpenAI訂閱賬號使用和Codex APP共享登錄信息。

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00:03:19,560 --> 00:03:22,560
並且不同於FOP一個完全封閉的狀態。

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00:03:22,560 --> 00:03:31,560
Codex API支持任意的Responses API的模型介入,也就是說可以和現在的Deepseek V4正式版模型進行無縫集成。

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00:03:31,560 --> 00:03:36,560
例如大家現在看到的就是Deepseek V4正式版模型接入Codex SDK的正式狀態。

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當然,大家上面看到的Codex API並不是普通的OpenAI API SDK,而是通過JSON RPC啟動並控制本地的Codex APP Server。

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換而言之,就是Codex SDK負責在程序中啟動繼續恢復Codex的現成,並消費流逝事件。

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而與此同時,還有一套更加底層的Codex APP Server在同步提供持久化的本地服務。

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這套Codex APP Server也是本次開源的重頭戲,是保障了Codex Harness本地運行的核心架構。

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它把Harness的現成、回合、事件、工具、審批和生命周期能力暴露為本地協議。

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共Codex CLI、Codex APP、Codex SDK API和其他任意自訂客戶端介入。

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也就是說,你可以把Codex SDK理解成官方統一開源調用Codex服務的接口。

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而Codex API Server則是負責維持Codex Harness更加底層功能的持久化運行。

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這套架構就類似於MCP的服務器客戶端的分離架構。

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00:04:40,560 --> 00:04:46,560
而之所以採用這種架構,也是由於Codex Harness本身的Harness工作性質決定。

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對於普通的Agent的運行時,比如LongChain的Create Agent API,

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只負責把系統提示詞、模型和工具連接起來就行。

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模型決定調用哪工具,並行時置信並返回結果。

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其核心仍然是一個較為輕量的模型到工具的調用循環。

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而Codex Harness則會進一步接管解決真實世界複雜任務的完整生命周期,

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包括工作區理解、現成狀態管理、執行命令和文件操作、

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沙箱隔離、全線審批、結構化世界流、中断恢復、上下網壓縮,

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以及多種模型與拓展協議的接入等等。

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所以為了讓Agent在真實環境中持續安全可觀察、可恢復地完成複雜任務,

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這種服務器客戶端分離的架構也就必不可少。

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而在真實開發過程中,想要快速完成自動化的調用,

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可以選擇Codex的SDK。

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三行代碼即可開啟和調用Codex服務,以追求Codex Harness的快速接入。

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而更加複雜的完整產品級的集成,

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就需要考慮使用更加底層的Codex App Server,

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以實現Codex Harness的全面控制。

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例如,開篇大家看到的AI數據分析智能體,

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就是基於Codex App Server開發完成的。

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好了,以上就是本期視頻的全部內容,

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