Codex: почему дешёвые переделки не отменяют архитектуру (Рубрика #AI4SDLC) Агенты удешевляют переделку систем, но хорошие границы и архитектура от этого становятся только важнее. Раньше команда росла постепенно, вместе с ней появлялись договорённости и документация. Теперь, по образному сравнению Тибо Соттьо, за выходные к проекту можно подключить сотню агентов. И все они начнут что-то менять. Хорошо бы к этому моменту понимать, что мы строим и как эти изменения должны уживаться друг с другом. Это интересная линия в интервью Building Codex with Tibo Sottiaux, которое вышло 9 сентября на The Pragmatic Engineer. Тибо — один из создателей Codex, сейчас руководит Core Products & Platform в OpenAI. Разговаривает с ним Gergely Orosz, чей доклад «замедлиться, чтобы ускориться» я уже разбирал. У Тибо хорошо прослеживается интерес к инструментам, которые помогают другим работать быстрее. В DeepMind он занимался инфраструктурой для исследователей. По его рассказу, из интерфейса для экспериментов с языковыми моделями вырос внутренний чат, которым коллеги активно делились ещё до выхода ChatGPT. Но превратить его в публичный продукт не удалось: Тибо связывает это с устройством Google и сложностью выпуска новых продуктов (но он сам признаёт, что ранние модели были довольно бестолковыми и это историю стоит читать с этой оговоркой). В OpenAI он пришёл в 2024 году ради более тесной связи исследований и продукта. Снова начал с инфраструктуры, а затем вместе с коллегами стал обучать модели работать с внутренним Python-кодом и собирать агентов для ускорения исследований. Эти эксперименты объединились с направлением Autonomous Software Engineer и стали одной из основ Codex. Причём Тибо признаёт, что ранняя облачная версия не нашла product-market fit: слишком много трения для пользователя. Внутри полезно — ещё не значит, что снаружи удобно. Дальше в разговоре есть несколько деталей о том, как это меняет саму разработку: 🔸 Архитектура нужна и самому агенту Ядро Codex отделили от интерфейсов и написали на Rust ради надёжности, безопасности и эффективности. Хотя тогда модели лучше писали на Python и TypeScript. Команда заранее думала о том, как агент будет работать в разных продуктах и масштабироваться. 🔸 Часть обвязки должна уметь отмирать Harness — окружение с инструментами и инструкциями — компенсирует слабости модели. Сначала ей приходится напоминать запускать тесты, потом это поведение появляется в самой модели. Тибо описывает совместную работу инженеров и исследователей: где исправлять проблему и сколько ждать следующую модель. Ты можешь написать большой обходной механизм, который через месяц уже не понадобится. 🔸 Code review смещается к намерению и контрактам По словам Тибо, в OpenAI автоматизируют проверки корректности и безопасности; найденные проблемы безопасности блокируют PR. Человеческое обсуждение он предлагает сосредоточить на том, что компонент должен делать, какие данные может использовать и какие инварианты обязан сохранять. Об этом полезно договориться до генерации реализации. 🔸 Агенту нужна история решений Внутри OpenAI Codex подключён к коду, Slack и документам. При объединении Codex с ChatGPT он даже вёл хронику обсуждений и выбранных решений. Получается интересное применение агента: помогать команде восстанавливать, почему система стала именно такой. Это продолжает тему AI для software architecture: границы, ограничения и история компромиссов должны быть доступны для работы. А рядом остаётся вопрос из разбора Geoffrey Litt про понимание: что из этого способна объяснить сама команда? По оценке Тибо, обслуживание и смена архитектуры сильно дешевеют. Но в его рассуждении есть условие: хорошие абстракции позволяют менять внутренности компонента, не задевая всё вокруг. #AI4SDLC #AI #Agents #Architecture #Engineering