一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI

Codex 是科技史上最重要的、尚未被讲述的故事之一。

不久之前，这段故事终于被完整扒了出来。

Every CEO Dan Shipper 花费数月，采访了 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 及六位 Codex 核心成员，写了一篇 8000 多字的长文《How Codex Happened》。

文章首次还原了 Codex 如何从首发遇冷、没找到 PMF，一路翻盘成为 ChatGPT 桌面端底座。

最能说明这场逆袭的，是一个藏在 Mac 系统里的小细节：

新版 ChatGPT 桌面应用的内部标识，至今仍叫 "com.openai.codex"。

一年前，Codex 还只是 ChatGPT 里的一个小入口，不到 12 个月后，ChatGPT 反而住进了它的壳里。

好一个 " 反向吞并 "。

至于这场逆袭怎么发生的？从团队透露的信息里，我们找到了这四点：

1、第一版 Codex Cloud 在外部遇冷，团队迅速转向本地 Agent； 2、OpenAI 为 Codex 单开模型线，让研究、产品和工程直接协同； 3、团队一年更换四种产品形态，最终押中没有代码编辑器的桌面应用； 4、他们用 Codex 开发 Codex，几个人几周就能搓出一个新产品。

当然了，比结论本身更精彩的，还是这背后跌宕起伏的故事。

Enjoy。

第一版 Codex，输在太超前

新一代 Codex 的源头，可以追到 2024 年底。

当时，如今已是 Codex 负责人的 Sottiaux，正带着团队训练一个内部编程 Agent，专门帮 OpenAI 研究员写基础设施代码、跑实验，再用实验结果改进下一代模型。

？？Codex 还没正式出道，就已经在 OpenAI 内部参与打造 " 下一代自己 " 了。

放到今天看，这套玩法多少有点超前。

不止 Sottiaux 团队，实际上当时 OpenAI 内部有多支团队都在同时押注 AI 编程，只不过方向各有不同：

有人押终端，有人押 IDE，还有人认定 "Agent 就该住在云端 "。

其中，云端路线听起来尤其诱人。

人下班、电脑合盖，Agent 还能在自己的机器上接着干，第二天回来一看，代码改好了，测试跑完了，连 PR 都已经摆在桌上。

这谁不心动？？

于是在 2025 年春天，几支探索力量逐渐合流，团队拍板：

先冲云端。

他们只花了约 7 周，就把 Codex Cloud 鼓捣了出来，本以为这款发布于 2025 年 5 月的产品能够获得成功，结果现实给了所有人一记暴击——用户没咋买账。

问题出在环境上。

公司内部有统一的开发配置，研究员几乎可以 " 拎包入住 "，而外面的开发者面对各种依赖、权限和私有工具，光把 Agent 送进真实工作环境，就得先闯一遍新手村。

更尴尬的是，产品负责人 Embiricos 后来复盘时，还补了一刀：

当时的模型，也没聪明到能独立扛下复杂任务。

所以，第一版 Codex Cloud 同时撞上了两堵墙。

环境配置太麻烦，模型能力也没赶上。

团队提前造出了理想中的工作方式，现实却还差着一截。

这场云端豪赌，就这样扑了。。。

两人支线项目，把 Codex 救回来了

而在 OpenAI 折戟的同时，隔壁 Anthropic 却带着 Claude Code 从另一条路冲了出来。

Claude Code 直接运行在用户自己的电脑上，文件、工具和开发环境全是现成的，用户可以随时打断，也能沿着同一段上下文继续调整。

开发者很快用脚投票。

Codex 团队这才发现，自己追求的云端终局也许没有错，只是中间那几步迈得太大了。

怎么办？

回头，把曾经放弃的本地路线重新捡起来。

说起来，这条本地路线其实一直都在。

早在 Codex Cloud 发布前一个月，OpenAI 就开源了 Codex CLI，它可以直接在终端里读取文件、修改代码和执行命令，产品形态跟 Claude Code 颇为相似。

不过，CLI 当时并非 Codex 团队的主线项目。

按照 Embiricos 的说法，它是一个由两个人 " 英雄式 " 搓出来的支线项目。团队内部还做过本地 Agent 原型，可一个月后就放下了，集体转向想象空间更大的云端。

谁能想到，最后救场的，恰恰是这条被搁置的支线。

2025 年夏天，Sottiaux 接管团队，直接宣布：

转向本地。

但他没有急着往 CLI 里堆功能，相反，团队先把底层 Agent 整个重写了一遍。

这个选择当时看起来多少有点反常。

毕竟 Claude Code 已经跑起来了，外部用户又追着要新功能，Codex 团队却一头扎进底层，开始用 Rust 重构。

表面上看，别人忙着抢市场，他们还在家里换发动机。

可 Sottiaux 想解决的，正是 Codex 此前反复换形态的问题。

CLI 只是用户看得见的外壳，真正有价值的，是下面那套会读文件、跑命令、调用工具和修改代码的 Agent。

只要把这套核心能力从终端里拆出来，它以后就能随处安家：

终端可以用，IDE 可以用，桌面应用、手机、云端和 ChatGPT 也都能接着用。

这一回，团队没再急着赌下一个界面，他们先把 "Codex 本人 " 造了出来。

不过，发动机换好了，车暂时还是开不快。

团队还缺一个足够强的模型。

过去的 OpenAI 模型在编程比赛里成绩很好，到了真实代码库却容易露怯，项目文件乱、依赖复杂、用户还会中途打断，跟刷一道干净的算法题完全是两回事。

Greg Brockman 对此有个很形象的比喻：

这些模型就像 SAT 考了满分，却一天班都没上过的学生。

于是，负责 GPT-5 后训练的 Michelle Pokrass 团队开始给模型 " 补工作经验 "，让它接触混乱的大型代码库，学会理解项目结构、追踪 Bug，也学会在需要越权时停下来询问用户。

到了 2025 年 8 月，重构后的 Codex CLI 终于搭上 GPT-5，随后又进入 VS Code 和 Cursor 侧边栏。

这一次，用户真来了。

到当年 10 月，Codex 使用量增长超过 10 倍，IDE 扩展也迅速超过终端，成为最常用的入口。

那个由两个人搓出来、差点被留在支线里的 CLI，终于把 Codex 从云端首败里捞了回来。

Embiricos 回忆，当时自己脑子里只剩一句话：

" 终于可以开打了。"

IDE 刚爆火，团队又跑去做 App 了

照理说，CLI 和 IDE 扩展都在猛涨，接下来就该顺势加人、加功能，狠狠干一波了。

Codex 团队偏偏又拐弯了。

Sottiaux 认为，模型很快就能连续工作几小时，同时处理代码、图片、语音和外部信息，用户以后可能同时指挥五六个 Agent。

这么多任务全塞进终端，多少有点难为这个几十年前诞生的黑框框了。

于是，他决定继续维护 CLI，同时把下一笔最大的投入押到原生桌面 App 上。

为了把 App 做出来，Sottiaux 找来了设计师兼程序员 Andrew Ambrosino，整个核心团队只有 4 个人，目标却很大：

做一个能同时管理多个 Agent 的 " 总控台 "。

界面更像聊天软件，左边是不同项目和任务，每个任务里都有一个 Agent，用户可以同时派几路活，再来回查看进度、补充要求。

随后，一个更大胆的决定来了：

这款编程 App 里，不放代码编辑器。

也就是说，Codex 哪怕只写错了一个单词，用户都不能顺手进去改，只能继续跟 Agent 说，让它自己修。

Ambrosino 算得很清楚，一旦允许用户手动编辑，搜索、撤销、快捷键、调试等整套 IDE 功能都会跟着找上门。

4 个人去复刻 VS Code，结局大概率是做出一个处处缩水的低配版。

团队索性把后路堵死：

Codex 得强到让用户放下编辑器，这个 App 才有存在的意义。

想法挺酷，早期版本却把自己人都难住了。

Embiricos 每天问团队成员：今天你把它当主力工具了吗？

最初所有人都回答：没有。

有人抱怨，想替换一句话都得专门提示 Codex，实在太麻烦。就连 Ambrosino 自己也在内部怀疑：

不提供文件编辑，会不会是个大错？

偏偏这时候，Google 又发布了带完整编辑器的 Antigravity。

Codex 团队几个人互相一看，心里估计都在打鼓：

咱当初真的不该套个 VS Code 吗？

更要命的是，当时的 Codex 模型也撑不起这个设计，Ambrosino 后来直言，即使 App 功能全部做完，模型质量依然会让它 " 无法发布 "。

团队只能一边把产品往前推，一边等模型追上来。

结果，还真等到了。

2025 年 11 月，GPT-5.1-Codex-Max 发布，模型开始能够连续编程数小时。

一个月后，GPT-5.2-Codex 又补强了大型代码库修改能力。

到了 12 月，团队内部的口风开始变了。

原本嚷着需要编辑器的人，逐渐不再亲手改代码，他们会在结果里留下批注，再让 Codex 自己处理。

2026 年初，整个 Codex 团队都开始把这款 App 当主力工具，随后 OpenAI 内部的工程师和研究员也陆续切了过来。

连习惯终端和 Emacs 的 Greg Brockman 都 " 叛变 " 了。

再回到以前的工作流，他只觉得像是 " 回到了过去 "。

2026 年 2 月 2 日，Codex 桌面 App 正式发布。

这一次，外部用户也买账了。

3 月，Codex 周活突破 200 万，6 月超过 500 万，其中约五分之一已经是知识工作者。

到了 7 月，Codex 桌面 App 进一步与 ChatGPT 桌面体验合并。

想当年，Codex 只是 ChatGPT 里的一个小入口。

然而现在，ChatGPT 反过来住进了 Codex 的壳里。

形势，已然逆转。

Greg 又剧透：以后可能连输入框都没了

你以为到 Codex 这里就结束了吗？

NONONO。

在最新做客播客节目《No Priors》时，Greg Brockman 话里话外透露：

Codex 这条产品路线，可能只是 OpenAI 更大计划的预演。

Greg Brockman 谈到了 OpenAI 内部正在使用的主动式 Agent Dots。

这个 Agent 有自己的云端电脑，可以持续读取用户授权的日历、邮件和 Slack。

Greg 自己的 Dots 是一只小猫头鹰。

每天早上醒来，它已经替他整理好了待办事项：哪些消息忘了回、哪些事情答应了还没做、日程里有没有冲突，甚至会提醒他 " 这场会得提前走，不然下一场赶不上 "。

更离谱的是，其中一些事 Greg 压根没交代过。

Greg 特意强调，Dots 最关键的变化来自 " 产品形态 "。

模型只能补全几行代码时，它适合待在 IDE 里；能够独立工作几小时后，它需要一个管理多个 Agent 的桌面工作台；等用户习惯把整项任务交出去，它又会回到云端，在人离开后继续干活。

绕了一大圈，Codex 最初押注的云端路线，又要杀回来了。

只不过这一次，模型能力、底层 Agent 和用户习惯都已经补齐。

在《How Codex Happened》的结尾，Embiricos 也明确透露，Codex 下一步将转向异步工作：

" 这意味着，我们必须重新回到云端。"

有意思的是，说这句话时，他面前那台电脑已经牢牢合上了（Dan Shipper 认为这个动作多少有点表演成分）。

云端还只是第一步。

Greg 对 AI 界面的判断，要更激进得多。在他看来：

最好的 UI，就是没有 UI。

今天用 AI，用户还得打开 App、找到输入框，再想办法把需求描述清楚。

Greg 认为，这些步骤以后都会逐渐消失。

用户可以直接通过语音、Slack、iMessage 等入口呼叫 Agent，它平时藏在后台，根据上下文持续工作，需要用户做决定时，再主动冒出来。

固定的按钮和菜单，也可能一起退场。

碰到订机票、分析数据、组装自行车这类任务，AI 可以现场生成一套正好够用的界面。

任务结束，这套界面也就完成使命。

说白了，以前是人学习怎么操作软件，以后就是软件开始临时长成你需要的样子。

Greg 还透露，OpenAI 正在推动个人助手与工作 Agent 逐渐合流。

ChatGPT 手里有庞大的消费级用户，Codex 和企业业务又掌握着专业工作场景。

OpenAI 接下来的思路，是把这几条线汇到一起，让同一个 Agent 既了解你的工作，也能处理日常事务。

所以，Codex 从编程工具一路长成 ChatGPT 桌面端底座，很可能只是第一步。

它先拿掉了代码编辑器，让用户通过对话指挥 Agent 写代码。

现在，OpenAI 连输入框都准备一起拿掉。

以后的人类负责说一句 " 我要什么 "，剩下的界面、工具和执行流程，全由 Agent 临时搭出来。

这回，压力给到鼠标和键盘了。

One More Thing

最后还有个挺有意思的彩蛋：

这篇报道本身也是一篇 "Agent-native 文章 "。

简单说，Every 把正文和六位核心成员的采访资料一起交给了 AI。

读者可以让 Agent 总结章节、解释原文、对比不同受访者的说法，甚至继续深挖作者没有展开的细节。

操作也很简单：

打开文章后，点击顶部的 Read with agent，选择 Codex、Claude 或 Gemini，再按照页面提示打开或复制阅读 Prompt。

提示词都是提前写好的，直接复制粘贴到你用的 AI 即可：

然后你可以直接问：

Codex 第一次云端发布为什么失败？

也可以继续追：

对比 Sottiaux 和 Embiricos 的说法，两人认为 Codex 翻盘的关键分别是什么？

等于把一篇 8000 多字的长文，变成了一个可以随时追问、交叉检索的采访资料库。

好家伙，文章写的是 AI 如何改变软件，结果阅读方式本身也被 AI 改了。

也是很神了。

完整阅读地址： https://every.to/p/how-codex-happened

参考链接： [ 1 ] https://x.com/danshipper/status/2110802324939485505 [ 2 ] https://www.youtube.com/watch?v=AwuTTOJGEi0

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