Operator (web gezintisi) ve Deep Research (bilgi sentezi) sonrası, OpenAI Cuma günü yazılım mühendisliğine adanmış yeni bir ajan olan Codex'in (2021'de piyasaya sürülen ilk Codex sürümüyle karıştırılmamalıdır) önizlemesini duyurdu. Bu ajan, ChatGPT arayüzüne entegre edilmiştir ve kod üretimi, hata tespiti ve düzeltme, test yazma ve pull request oluşturma gibi bazı programlama görevlerini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır.
Klasik kod yardım sistemlerinin sadece tamamlama veya öneri sunmasıyla yetinmesinin aksine, bu ajan daha otonom bir şekilde çalışmaktadır. Görevler, kullanıcının sağladığı teknik bağlamla (özellikle kod deposunun içeriği) yapılandırılan bulut tabanlı izole bir ortamda yürütülmektedir. Bu, ajanın karmaşık işlemleri ardışık veya paralel olarak gerçekleştirmesine olanak tanır ve belirli bir iç doğrulama seviyesini sağlar: örneğin, kodu çalıştırabilir, sonuçları analiz edebilir, kendi değişikliklerini ayarlayabilir ve gözden geçirilmek üzere hazır pull request'ler gibi çıkış belgeleri üretebilir.
Bu çalışma şekli, OpenAI'nin dahili iletişimlerinde "o3" adıyla referans verdiği GPT-4 akıl yürütme modelinin bir türevi olan codex-1 adlı bir modele dayanmaktadır. Bu model, yazılım geliştirme senaryolarında pekiştirmeli öğrenme yoluyla özel olarak geliştirilmiştir ve projenin tarzına uygun, okunabilir ve iyi uygulamalara saygılı kod üretmeyi amaçlamaktadır.
Çalışma Şekli ve Erişilebilirlik
Codex, ChatGPT'nin yan çubuğundan erişilebilir (Pro, Team ve Enterprise kullanıcıları için). İki ana giriş sağlanmaktadır:
-
“Code” bir görevin gerçekleştirilmesini istemek için (uygulama, düzeltme, vb.)
-
“Ask” mevcut bir dosya veya yapı hakkında ajanı sorgulamak için (fonksiyon, sınıf, bağımlılık, vb.)
Görevin karmaşıklığına bağlı olarak yürütme süresi, OpenAI'ye göre birkaç dakikadan yarım saate kadar değişmektedir. Cisco, Superhuman, Temporal ve Kodiak gibi birçok şirket, miras kod bakımı, otomatik test üretimi veya proje belgeleri gibi gerçek kullanım senaryolarında aracı denemektedir.
Hizmet şimdilik yalnızca ücretli abonelerle sınırlıdır ve "Plus" teklifinin kullanıcılarına genişletilmesi ileri bir tarihte duyurulmuştur.
Daha iyi anlamak
İzolasyonlu bulut tabanlı bir ortam kullanmanın yazılım mühendisliği için düzenleyici ve uyum açısından potansiyel etkileri nelerdir?
İzolasyonlu bulut tabanlı bir ortam kullanmak, özellikle veri güvenliği ve GDPR gibi veri koruma standartlarına uyum konusunda düzenleyici endişeleri artırır. Şirketlerin, bulut barındırma uygulamalarının bu düzenlemelerle uyumlu olduğundan emin olmaları gerekmektedir.
Güçlendirme öğrenmesi ile codex-1 modelinin ince ayar yapılması, yazılım geliştirme performansını nasıl artırır?
Güçlendirme öğrenmesi ile codex-1 modelinin ince ayar yapılması, modelin hatalarından öğrenmesini ve dinamik olarak ayarlanmasını sağlar. Bu, modern geliştirme uygulamalarıyla uyumlu olarak tutarlı kod üretme yeteneğini artırırken, programlama görevlerini anlama ve uygulama konusunda doğruluğunu artırır.