#714.Tibo 谈 Codex:harness 总比模型快一步

#714.Tibo 谈 Codex:harness 总比模型快一步

59分钟 ·
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📝 本期播客简介

本期我们克隆了:The Pragmatic Engineer · Building Codex with Tibo Sottiaux

原内容更新时间:2026-09-09

本期节目邀请 Codex 创始团队成员、现任 OpenAI Core Products & Platform 负责人 Tibo,回顾 Codex 从内部研究项目走向产品的过程。对谈从 Tibo 在谷歌和 DeepMind 的经历开始,聊到他为何加入 OpenAI,以及早期 ASWE 项目如何逐渐发展为 Codex。

节目重点拆解了 Codex 的工程选择:为什么核心 Agent 使用 Rust 编写,为什么 Codex CLI、SDK 和应用服务器选择开源,以及为什么 Codex 不绑定 OpenAI 的模型。Tibo 也解释了 harness 如何为模型提供安全、可靠和高效的“拐杖”,以及模型能力增强后,harness 为什么会逐渐变薄。

后半部分聚焦 AI 如何改变软件工程的完整生命周期:自动化 code review、安全检查、依赖升级和架构重构,维护成本下降后会带来怎样的工程变化,以及 Codex 如何融入 OpenAI 内部的文档、Slack、代码库和新人入职流程。节目还深入讨论了 Codex 与 ChatGPT 合并时的系统挑战,以及 Tibo 如何用 ChatGPT Work 和 Codex 管理日常工作。

👤 本期嘉宾

Tibo 是 Codex 早期创建者之一,Codex 作为产品刚起步时便参与其中,此后持续带领 Codex 团队。目前他负责 OpenAI 的 Core Products & Platform 组织,该组织也包括 Codex。

在加入 OpenAI 之前,Tibo 曾在谷歌和 DeepMind 工作。他在谷歌参与过提升移动端网络速度的项目,后来加入谷歌地图团队,负责评价系统;在 DeepMind 期间,他长期从事研究基础设施和研究工具建设,也参与过早期大语言模型对话系统的内部探索。Tibo 的经历横跨应用数学、创业、研究基础设施、模型和产品工程,因此能从工程、研究和产品协同的角度解释 Codex 是如何被构建出来的。

⏱️ 时间戳

00:48 从乡村电脑到OpenAI

06:13 从DeepMind对话到OpenAI

11:31 Codex为何用Rust开源

20:10 开放模型与云端执行

27:09 Harness如何推动软件工程

48:52 Codex合并ChatGPT后的未来

🌟 精彩内容

💡 harness 总是比模型领先一步

harness 的作用不是替代模型,而是通过护栏、工具、developer message 和执行环境,让模型已有的能力变得更可靠、更高效、更符合用户预期。随着模型本身变强,原本必须写在 harness 里的引导逻辑会逐渐减少。

"harness 总是比模型稍微领先一点。"

💡 Rust 是 Agent 与产品之间的边界

Codex 选择 Rust,并不只是为了性能,而是为了让 Agent 核心拥有更强的正确性、安全性和可扩展性。将 Agent 与产品清晰隔离,也能避免两者过度耦合,为后续创新留下空间。

"但把 Agent 本身和产品清晰地隔离开,让它脱离产品也能独立存在,这是一个非常重要的原则。"

💡 开源是为了参与正在变化的社区

Codex 开源不仅是为了获得贡献,也因为代码 Agent 正在改变代码本身的作用。OpenAI 希望亲自进入这个社区,直接体验开发者遇到的问题,同时让外部开发者共同探索优秀 harness 应该是什么样子。

"如果我们真能做成功,开源本身会改变,代码本身的作用也会改变,所以身处这个社区之中显得很重要,而不是跟它脱节。"

💡 靠真本事赢,而不是靠模型绑定

Codex 支持多个模型提供商,既减少用户为了尝试新模型而更换整套工具的成本,也迫使团队同时在模型、harness、产品体验和开源生态上保持竞争力。

"我喜欢靠真本事去赢,而不是靠绑定去赢。"

💡 code review 正从代码审查变成意图讨论

正确性、安全性和复杂依赖关系的检查,越来越可以由 Agent 自动完成。人类更重要的工作,可能转向讨论功能是否值得做、架构意图是否正确,以及团队是否对系统必须满足的不变式达成共识。

"我觉得这种讨论完全可以在 PR 之外进行。没必要非得围着代码聊。"

💡 维护成本下降,重构和犯错会变得更便宜

依赖升级、安全补丁和大规模代码修改,未来可能被 Agent 自动完成。由于重构成本降低,团队可以更频繁地调整架构,但抽象、边界和不变式仍然重要,它们决定了系统能否快速变化而不影响其他部分。

"所以犯错的成本,我认为是在下降的。"

💡 软件的生命周期正在被压缩

过去一个系统从小团队逐渐扩展到大型工程,需要较长时间来补齐文档、流程和架构;现在,Agent 可能在一个周末就让大量代码同时进入系统,工程团队必须更早考虑边界、维护和协作方式。

"现在就像突然爆发一样,一下子就有 100 个 Agent 在给这套东西做贡献。"

💡 最重要的能力是快速理解和持续追问

Tibo 给想进入 Codex、OpenAI 或 AI 初创公司的工程师的建议,不是只熟练使用工具,而是保持对系统运作方式的好奇心,快速读懂新代码库,并通过不断追问“五个为什么”建立清晰理解。

"我觉得有两件事很重要,一是对事物运作方式抱有极深极深的好奇心,二是能训练自己非常快速地理解事物的能力。"

🌐 播客信息补充

本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺

展开Show Notes
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1 小时前
推荐Alex Heath访谈扎克伯格这期:https://www.youtube.com/watch?v=Lx8lrn-cytc