OpenAI ha dado a conocer Codex, un agente de ingeniería de software desarrollado para operar en la nube. Este sistema, que se fundamenta en el modelo codex-1, ha sido diseñado con el propósito de ofrecer asistencia en una variedad de labores inherentes a la programación y al mantenimiento de bases de código.
Codex se distingue por su capacidad para llevar a cabo funciones que incluyen la redacción de nuevas características de software, la formulación de respuestas a consultas específicas sobre el código existente, la identificación y corrección de errores, y la propuesta de solicitudes de extracción (pull requests) para integrar cambios en el código. Una particularidad de su operación reside en que cada tarea es procesada de manera independiente dentro de un entorno aislado, lo que permite al sistema interactuar directamente con la base de código pertinente. Esta metodología no solo optimiza la ejecución, sino que también genera evidencia verificable de sus acciones, presentada a través de citas de registros de terminal y resultados de pruebas, lo cual añade un nivel de transparencia al proceso de desarrollo y depuración.
La disponibilidad inicial de Codex abarca a los usuarios de las versiones ChatGPT Pro, Enterprise y Team, con planes de extender su acceso a los usuarios de Plus y Edu en un futuro. Un aspecto central de su funcionamiento es la orientación que recibe de los archivos AGENTS.md. Estos documentos, integrados dentro de los repositorios de código, proporcionan a Codex directrices explícitas sobre cómo navegar de forma eficiente por la estructura de la base de código, cómo ejecutar las pruebas establecidas para verificar la funcionalidad, y cómo adherirse a los estándares y convenciones de codificación específicos de cada proyecto. Esta capacidad de ser configurado y dirigido a través de archivos de texto lo convierte en una herramienta adaptable a diversas metodologías de desarrollo.
El entrenamiento de Codex se llevó a cabo utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo, empleando para ello un vasto conjunto de tareas de codificación derivadas de situaciones reales. Este enfoque de entrenamiento ha sido fundamental para que el sistema desarrolle la habilidad de generar código que no solo es funcional, sino que también busca reflejar el estilo de escritura propio de los programadores humanos y se alinea con las preferencias comunes para las solicitudes de extracción. Esto sugiere un esfuerzo por lograr que el código producido por Codex sea más fácil de integrar y comprender por parte de los equipos de desarrollo.
Fuente Comunicado de OpenAI | Editado por CambioDigital Online
