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。
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。
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,
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。
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。
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。
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。
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。
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。
可以說,這是Codex又一次跨越式迭代。
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。
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。
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。
可以說,Codex的進化史就是大模型Agent技術的發展史。
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。
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。
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。
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。
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。
而現在Codex Harness的開源則徹底解決了這一問題。
本次Codex Harness開源了核心兩個組件,分別是Codex SDK和Codex APP Server。
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。
同時支持OpenAI訂閱賬號使用和Codex APP共享登錄信息。
並且不同於FOP一個完全封閉的狀態。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
共Codex CLI、Codex APP、Codex SDK API和其他任意自訂客戶端介入。
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。
而Codex API Server則是負責維持Codex Harness更加底層功能的持久化運行。
這套架構就類似於MCP的服務器客戶端的分離架構。
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。
對於普通的Agent的運行時,比如LongChain的Create Agent API,
只負責把系統提示詞、模型和工具連接起來就行。
模型決定調用哪工具,並行時置信並返回結果。
其核心仍然是一個較為輕量的模型到工具的調用循環。
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,
包括工作區理解、現成狀態管理、執行命令和文件操作、
沙箱隔離、全線審批、結構化世界流、中断恢復、上下網壓縮,
以及多種模型與拓展協議的接入等等。
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,
這種服務器客戶端分離的架構也就必不可少。
而在真實開發過程中,想要快速完成自動化的調用,
可以選擇Codex的SDK。
三行代碼即可開啟和調用Codex服務,以追求Codex Harness的快速接入。
而更加複雜的完整產品級的集成,
就需要考慮使用更加底層的Codex App Server,
以實現Codex Harness的全面控制。
例如,開篇大家看到的AI數據分析智能體,
就是基於Codex App Server開發完成的。
好了,以上就是本期視頻的全部內容,
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