如何看待Open AI 推出了Codex？

本文来自微信公众号： 王智远 ，作者：王智远，原文标题：《如何看待 Open AI 推出了 Codex？》

昨晚，OpenAI，推出了Codex的macOS应用，它更像一个AI编程代理的指挥中心。

它可以同时调度多个AI代理并行处理任务，每个代理，都在独立的worktree里修改代码，互相不干扰，最后，我们只需要审核合并就行。

平时常用的命令、工具和流程，都可以交给代理去执行，相当于把个人工作流外包给AI，下次直接复用；像数据整理、文件同步这类枯燥又耗时的任务，也能让它放在后台长期运行。

目前这个应用只支持macOS，免费用户、Go用户可以体验部分功能，Plus、Pro用户及企业用户在使用额度和复杂场景支持上会更完善；

它的对标产品是Claude Code、Cursor这类围绕IDE、Git、CLI和完整开发流程打造的工具。

我翻了翻Reddit上大家对这款Codex macOS应用的评价，总的来说，它还处于「刚发布，大家更多在观望方向，而不是深入实测」的阶段。

先说一个比较明显的共识，网友普遍认同：

这玩意儿「确实不是代码补全工具」，和Copilot也不是一回事；很多人都明确说，它更像一个AI代理的指挥中心，核心价值是，能让多代理并行处理任务、用worktree隔离代码修改，而人只需要审核和做决策。

这一点在Reddit上没什么争议，算是大家的共同认知。

正面反馈主要集中在「方向感」上。

有一部分开发者认可这个产品思路，觉得OpenAI终于不再扎堆在IDE里比拼补全速度，转向了「AI参与完整开发流程」这个方向。

尤其AI代理并行处理、后台运行任务、长时间持续执行这些特性，很多人认为这是Cursor、Copilot这类工具目前还没完全做到的。

简单来说：这东西要是真能跑顺，说不定能改变我们的工作方式。

但负面吐槽也很集中，而且声音不小。第一个槽点几乎是刷屏级的：「仅限Mac使用」。很多评论都在问：为什么又是Mac？Windows和Linux用户怎么办？甚至有人开玩笑说，难道为了用Codex还得专门买台Mac。

这一点是目前Reddit上情绪最直接、最强烈的负面反馈。

第二类质疑是：

这和我直接用CLI、Cursor或Claude Code有什么区别？不少人觉得，它现在看起来更像一个新的UI界面层；大家都在等一个更明确的答案：Codex应用在哪些场景下真的更有优势？

还有一小部分反馈来自「老Codex用户」，其实是针对Codex本身。

比如：有人吐槽，处理长任务时容易中途出错，需要反复提醒；也有人说之前体验下来，Git集成和执行稳定性表现一般；这些大多是Codex的历史口碑问题，这次被顺便提了出来。

所以，整体来看，Reddit上目前的态度是：方向能看懂，野心也看到，但大家都还在观望。

真正的关键在于：这套「代理+worktree+后台任务」的模式，在真实项目里能不能长期稳定运行。如果用一句话总结Reddit网友的态度，大概是：

这不是个小玩具，但也还没证明自己是个必需品。

从另一个角度看，Codex这类产品本身并不是一个全新的方向。它更像把「AI编程助手」这件事，往Agent化、流程化又推进了一步。

而这个方向，国内其实已经有不少玩家在做了。

第一梯队基本都是大厂在布局。

比如：阿里系的通义灵码，它很早就开始走「AI参与完整开发流程」这条路了，写代码、改代码、查Bug、跑测试、看上下文，它更像一个企业里的AI工程师，而且能被流程化管理的那种。

阿里内部甚至直接把它当「AI员工」来用，这个信号其实挺明确的。

百度这边是Comate，你可以理解成百度版的AI IDE。

它的思路是把AI深度嵌入IDE，参与重构、跨文件理解、多任务协作；从产品形态上看，它更接近Cursor那一类，但在企业环境里用得比较多。

接着是模型公司这条线，比如DeepSeek、智谱、Moonshot这些。它们表面在做大模型，但很多能力已经很接近「编程agent」了。

你会发现，很多开发者已经在用这些模型自己搭建Code agent、自动运行脚本、自动修改代码；只不过它们不像Codex那样，先做出一个「指挥中心」的外壳。

还有一类是开源和社区路线，比如Code GeeX这类。

这类玩家不太强调商业产品形态，而是更关注：模型能不能用、能不能自己部署、能不能自己组合agent；它更像给开发者提供一堆积木。

所以整体来看，国内的做法不太一样：有的走企业级生产力工具；有的走模型+agent能力开放；有的走开源/自托管/社区路线。

而Codex macOS App的独特之处在于：

它不是只给你模型，也不是只给你IDE插件，直接把「多agent并行+worktree隔离+后台任务」打包成一个指挥中心式的产品，而且，先从个人开发者的Mac桌面切进去。

所以说，这个方向并不新鲜，但OpenAI这次把「工程化形态」做得更激进了一些。

问题来了：如果个人用户要从这些玩家里选，该怎么选？

我的一个判断是，这取决于你目前的使用方式更接近哪一类；如果你属于个人开发者、自由职业者，或者偏向探索型的用户，希望AI能实际分担一部分工作，那么Codex这类「指挥中心型」产品会更适合你。

它的优势在于能同时处理多件事、能把一些流程真正交给AI去执行。

如果你日常主要在IDE里写代码、节奏较快、对现有工作流依赖很深，那么像百度Comate、Cursor这类工具**其实更顺手。

它们的价值在于：几乎不改变你原来的习惯，你只是多了一个更聪明的助手在旁边。

如果你更偏向技术爱好者，或者工程能力较强、愿意自己折腾，那么模型公司这条线反而自由度最高。

比如DeepSeek、智谱、Moonshot，你可以自己搭建agent、组合工具链，成本低、可控性强，但代价就是所有事情都得自己来。

它们更像是发动机，而CodeGeeX这类开源路线，适合另一类人：不想被平台绑定、对可控性和私有化部署有要求的用户。它提供积木，不是现成方案。

所以，如果简单粗暴地总结一下的话：

• 想省脑力、让AI多干活，选Codex

  
  

• 想不改习惯、提升写代码效率，选IDE深度集成型

  
  

• 想自由组合、低成本折腾，选模型，开源路线

  
  

至于国内哪家最像OpenAI的Codex」？智远认为，目前来看，并没有和OpenAI完全一样的产品形态。

Codex是Agent化+编程助手+多任务协作型，虽然国内的阿里通义灵码、DeepSeek、Moonshot等玩家，在agent能力、自动化任务、流程化编程等方面，都从不同维度接近Codex的思路。

它们各自的侧重点、产品形态仍有差异，并没有完全复制Codex那种「指挥中心+多代理+后台协作」的整体体验。

如果Codex的方向是对的，接下来整个AI编程工具领域会怎么变？我觉得，咱们可以透过几个更具体的场景来看。

第一，Agent化加上流程化会越来越普遍。为什么呢？

想象一下，你现在写代码，经常要同时处理bug、改文档、同步数据、跑测试……

将来，AI可能会像一个「虚拟小团队」，每个代理负责一摊事；Codex已经在做这类尝试了：一个代理修前端的bug，一个代理跑测试，另一个代理整理文档，它们之间互不干扰，最后，你只需要审核和合并结果就行了。

长远来看，这种模式会让AI真正深度参与开发流程，就像团队里半个靠谱的成员那样。

紧接着，产品形态会出现分层。你可以把它类比成「工具箱」：有的工具像Codex这种「指挥中心」，能调度多个代理、管理流程、执行长任务。

有的更像IDE里的小助手，专注代码补全和即时代码建议；还有一些则像「积木盒」，只提供模型和接口，让你自由拼接出属于自己的AI工作流。

未来，每一类工具都会针对不同的用户和场景，形成自己最擅长的领域。

第三，跨平台和生态整合会成为关键竞争力。

现在Codex只支持Mac，就像你手上有一把很酷的瑞士军刀，但只适合左手用。如果未来它能跑在Mac、Windows、Linux、云端，还能和主流IDE无缝衔接，那才叫真的顺手。

这把刀能随时切换形态，真正融入你的工作动线，国内的大厂也是一样，谁能把AI助手平滑接入团队现有的工具链，谁才可能被长期依赖。

值的一提的是，AI编程工具会更强调长期可靠性和可复用性。

比如：你经常做数据整理，每次都要写一堆类似的脚本，未来AI可以记住你的整理流程，下次类似任务一键调用就行。

这是让AI逐渐熟悉你的习惯、复用你的流程，甚至帮你优化工作方法，本质上，是在让AI帮你「管理流程，而不只是执行命令」。

所以，如果Codex的方向正确，那么未来的AI编程会更进一步，会是一个会分工、能协作、有记忆的虚拟团队，真正融入你的工作流，让你成为架构师。

当前这种产品，更多强调针对个人开发者的场景，要放到团队或者公司组织里，会发生啥呢？

我的看法是，它可能会遇到很多问题，最大的挑战，其实是「从一个人怎么用到一群人怎么一起用」的问题。

你想啊，个人用时，提示词是你的独门秘籍，AI生成的代码你自己看懂、自己负责就行。但在团队里，如果每个人用的工具版本不一样、提示词五花八门、生成的代码风格也各异，合并的时候就可能是一场灾难。

所以，在团队环境里，第一步很可能是把AI工具「基础设施化」。也就是说，团队需要统一版本、统一管理，甚至把那些好用、符合团队规范的提示词做成一个共享知识库。

就像团队会有自己的代码规范一样，将来很可能也会有「团队专属的AI工作流模板」。

第二个大挑战，是怎么把它「塞进」现有团队流程里，而且不出乱子。

个人开发可以追求「快」和「能用就行」，但团队开发必须考虑质量、安全、可追溯。AI生成的代码能直接合进主分支吗？需不需要经过代码审查？测试覆盖率怎么保证？有没有安全漏洞？

因此，一个很自然的做法是：让AI生成的代码，也走一遍和人工代码一样的流程。

比如，AI完成任务后，自动创建一个Pull Request，触发CI流水线跑测试，然后必须至少有一个真人开发者审查通过后才能合并。

这样一来，AI就成了团队里的一个「特殊新成员」，它的产出被纳入了同样的质量管控体系，责任也清晰了。

最后，是人的角色和工作文化，其实也会跟着变。

当AI开始承担大量实现性的任务，团队里的开发者，尤其是资深开发者，角色就会从「写代码最多的人」，慢慢转向「定义问题、审查代码、做技术决策和兜底的人」。有点像从「最强前锋」转向「中场指挥官+教练」。

这也会带来新问题：

怎么评估产出？功劳算谁的？出了问题谁负责？团队需要重新建立信任和协作规则。

很可能，未来一个高效的研发团队，核心能力是拆解和定义问题的能力、审查与评估AI产出的眼力，以及整合与架构的思维。

说到底，当AI编程工具走进团队，它的关键是能否让整个团队协作得更顺、更稳、更可靠；它会逐渐变成一项需要被认真管理、深度融入流程的「团队协作基础设施」。

好吧，这些工具终究还是要为产品服务，产品始终要解决真实需求，有了需求才能卖得出去、搞到钱。

现在市面上的工具挺多，真正能找到明确的、让别人愿意付费的需求，并不容易。特别是个人开发者自己做出来、给其他程序员用的工具，更难直接变现。

这么看，怎么找到「非用不可」的场景，并且让用户愿意掏钱，可能才是做商业化的人最头疼、也最必须想明白的事。

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