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：
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：
[2]https://www.youtube.com/watch?v=AwuTTOJGEi0
