就在前不久，OpenAI刚刚推出了“最强编程智能体”Codex，紧接着，他们又马不停蹄地在Reddit上搞了一场“你问我答”的线上活动，内容信息量极大。特别是关于下一代模型——GPT-5，官方直接放话：将打造成集各种能力于一体的“全能AI”。
没错，GPT-5的目标，就是成为一个All in One的超级模型。
核心亮点：多个子系统将无缝整合
这次活动中，OpenAI的研究副总裁Jerry Tworek率Codex核心团队亲自上阵，透露出一个重磅消息：
👉 Codex、Operator、Deep Research、Memory这些子模块，未来都将融合进GPT-5之中。
用更直白的话说，OpenAI不再想让用户在不同模型之间频繁切换，而是希望一个GPT-5就能搞定全部任务，无论是写代码、搜索信息、辅助研究，还是记忆管理。
Codex从“副业”变“明星”，开发效率提升3倍！
在Q&A环节，团队成员还提到了Codex背后的故事。令人惊讶的是，Codex一开始只是工程师们的“副项目”，灵感来源于他们对内部AI资源利用不足的反思。
可没想到，这个“副业”一上线就让内部开发效率提升了接近三倍。尤其是在自动生成多个版本代码、快速迭代方面，效果明显。
这也让OpenAI开始认真思考：也许AI不仅仅是一个“建议提供者”，它还能直接动手做事。
部分精彩问答速览（节选）
Q：为什么Codex CLI不用Python写？
A：团队更熟悉TypeScript，而且它在做界面时更灵活。未来可能推出高性能引擎，支持多语言扩展。
Q：为何不让Agent本地运行？
A：本地运行性能受限，云端更适合并行处理，也能保障执行过程的安全性。
Q：Codex未来会变成真正的“助手”吗？
A：GPT-5就是朝这个方向去的。我们希望它能集成Codex、Operator等能力，实现“你说它做”的效果。
Q：Codex适合哪类人？
A：不一定是高级工程师，更适合想高效解决“琐碎问题”的用户。
Q：Codex如何获取最新的开发知识？
A：目前主要依赖预加载资源，未来考虑引入RAG（检索增强生成）机制，实现“查+写”的协同。
Q：是否通过强化学习提升了代码质量？
A：是的，我们确实在用强化学习优化模型的表达风格和输出质量。
Q：开发效率到底提升了多少？
A：目前数据显示，在从零开始使用Codex的情况下，代码交付能力可提升约3倍。
Q：10年后，软件工程会变成啥样？
A：希望那时能直接将需求自动转化为高质量可运行软件，效率与质量双赢。
Q：如何保障AI不会“取代”初级开发者？
A：我们定位Codex为“优秀助教”，而不是“替代者”，能帮助新人更快上手并理解代码。
对用户友好？免费API积分安排上！
作为福利的一部分，OpenAI表示将面向Plus/Pro用户推出免费API额度，让更多人能亲手试试Codex CLI的魔力。
想更深入了解Codex细节的用户，也可以关注知名开发者“光头哥”的主页，他做了很多高质量实测视频和工具解析。
附送福利：Codex新手指南上线！
OpenAI还专门发布了《Codex上手指南》，内容包括：
Codex功能概览
GitHub账号如何接入
任务提交和运行的基本操作
高效提示词书写技巧
写在最后
GPT-5，不只是下一代语言模型，它更像是OpenAI的一次系统级集成尝试。从写代码、执行指令，到长时记忆、深入研究，未来或许我们真的只需要一个“全能AI助手”。
如果你也对AI与开发的结合充满好奇，不妨关注一下Codex，亲自体验一下“未来编程”的味道。
