OpenAI, geçtiğimiz ilkbahardan bu yana sunduğu Codex’i macOS için özel bir uygulama hâline getirerek yeteneklerini belirgin biçimde genişletti. İlk aşamada Claude Code’a bir alternatif olarak konumlanan Codex, zaman içinde yalnızca kod yazan bir araç olmanın ötesine geçti. Yeni macOS uygulamasıyla birlikte OpenAI Codex, birden fazla yapay zekâ asistanını aynı anda yönetebilen ve karmaşık yazılım projelerini parçalara ayırarak yürütebilen bir yapıya kavuştu. Bu yaklaşım, özellikle büyük ölçekli geliştirme süreçlerinde yapay zekânın nasıl konumlandırılabileceğine dair dikkat çekici bir örnek sunuyor.
Codex’in temel işlevi, kullanıcılar adına kod üretmek ve yazılım geliştirme sürecini hızlandırmak olarak tanımlanıyor. Ne var ki yeni sürüm, tek bir yapay zekâ modelinin sınırlarını aşmayı hedefliyor. OpenAI, bu durumu açıklamak için Codex ile geliştirilen Mario Kart benzeri bir yarış oyunu örneğini paylaştı. Söz konusu oyun; farklı araç seçenekleri, sekiz ayrı pist ve oyuncuların rekabet sırasında kullanabildiği güçlendiriciler içeriyor. Normal şartlarda tek bir yapay zekâ ajanının sıfırdan bu ölçekte bir projeyi üretmesi oldukça zor kabul ediliyor, buna rağmen Codex görevleri farklı modellere dağıtarak süreci tamamlayabildi.
OpenAI Codex çoklu ajan yapısı ve otomasyon yetenekleri
OpenAI’ın aktardığına göre, Codex, bu proje sırasında farklı rolleri üstlenen yapay zekâ modellerini eş zamanlı biçimde yönetti. Görsel varlıkların oluşturulmasında GPT Image devreye girerken, ayrı bir model web tabanlı oyunun kodlamasını gerçekleştirdi. Bunun yanında Codex, tasarımcı, oyun geliştiricisi ve kalite kontrol uzmanı gibi roller üstlenerek ortaya çıkan sonucu bizzat test etti. Bu yöntem, yazılım geliştirme sürecinde insan ekiplerde görülen iş bölümünün yapay zekâ ortamına taşınabileceğini gösteriyor.
Bu karmaşık yapının daha erişilebilir hâle gelmesi amacıyla uygulamada “Skills” adı verilen özel bir bölüm bulunuyor. Bu bölüm, Codex’in araçlara bağlanmasını, iş akışlarını çalıştırmasını ve ekip tercihlerine göre görevleri tamamlamasını sağlayan talimatlar, kaynaklar ve betikler içeriyor. Kullanıcılar, Codex’ten belirli becerileri özellikle kullanmasını isteyebiliyor ya da sistemin görevin niteliğine göre bu becerileri otomatik olarak devreye almasına izin verebiliyor. Böylece teknik detaylarla uğraşmak istemeyen geliştiriciler için daha akıcı bir deneyim hedefleniyor.
Bunun yanında Codex, tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesine de odaklanıyor. Uygulamadaki “Automations” bölümü sayesinde görevler zamanlanabiliyor ve arka planda yürütülebiliyor. OpenAI, kendi bünyesinde bu özelliği günlük hata incelemeleri, sürekli entegrasyon hatalarının özetlenmesi, sürüm notlarının hazırlanması ve hata denetimleri gibi işlemler için kullandığını belirtiyor. Bu yaklaşım, yazılım ekiplerinin rutin iş yükünü azaltmayı amaçlıyor.
Codex macOS uygulamasının duyurulması, yapay zekâ alanında paralel çalışan ajanların potansiyelini araştıran girişimlerin arttığı bir döneme denk geliyor. Yılın başında Cursor’ın geliştiricisi Anysphere, benzer bir yöntemle sıfırdan çalışan bir web tarayıcısı oluşturmanın mümkün olduğunu göstermiş, her şeye rağmen süreç boyunca çeşitli teknik sorunlarla karşılaşmıştı. Bu örnekler, çoklu yapay zekâ ajanlarının vaatlerinin yanı sıra sınırlarını da ortaya koyuyor.
OpenAI, Codex’i sınırlı bir süre için ChatGPT Free ve Go kullanıcılarına da açarak daha geniş bir kitlenin bu yaklaşımı deneyimlemesini hedefliyor. Buna ek olarak Plus ve Pro aboneliklerinin ücretlerinde artışa gidildiği bilgisi paylaşılıyor. Tüm bunlara rağmen Codex’in macOS uygulaması, yapay zekânın yazılım geliştirme süreçlerindeki rolünün nasıl evrildiğine dair önemli bir gösterge olarak öne çıkıyor.
Teknoblog, teknoloji gündemini farklı platformlarda düzenli biçimde paylaşıyor. WhatsApp kanalında öne çıkan haberleri anlık olarak aktarıyor, Google Haberler üzerinden güncel içerikleri sunuyor, Instagram ve X hesaplarında dikkat çeken başlıkları özetliyor, YouTube kanalında ise ürün incelemeleri ve detaylı anlatımlarla içeriği tamamlıyor.
