刚刚，OpenAI开源了Codex的Harness

OpenAI宣布全面开源Codex Harness，并将其定位为Agent平台执行层，提供对话管理、工具调用等核心能力，是生产级开源Agent的关键实现之一。
核心内容：
1. Codex Harness的定位（连接大模型与实际工作环境的一套Agent运行框架）及核心能力（维持Agent运行所需的上下文、工具调用、任务循环、权限审批以及沙箱执行等机制）
2. 开源的关键模块（CLI、SDK、App Server等）
3. 不同场景下的使用建议与价值（开发者可将其集成到自己的产品和工作流中，同一套Agent运行机制能够被复用到编程之外的客服、安全、运营等场景中）

这可能是目前最接近生产级开源 Agent 执行层的实现之一。

OpenAI 开源的不是模型，也不是完整的 Codex 产品，而是 Agent 执行层（Harness）。

这套 Harness 负责真正驱动 Agent 运转的关键能力：对话状态管理、上下文维护与压缩、工具调用、沙箱限制、审批机制、多轮任务持续推进，以及流式执行与事件推送。

简单说，模型负责想，Harness 负责怎么安全、可控地把事情做完。

官方明确开源并重点推荐的有以下几块：

• 首先是 Codex CLI，位于 openai/codex 主仓库。它是命令行运行 Agent 的入口，支持交互式和非交互式使用，适合本地开发、脚本和自动化流水线。

• 其次是 Codex SDK，位置在 openai/codex/sdk。这是官方提供的编程接口，可以在代码中启动、恢复、流式调用 Agent，适合自己写后端服务或应用，精细控制 Agent 的生命周期。

• 第三是Codex App Server，位于openai/codex/codex-rs/app-server。它是客户端友好型双向JSON-RPC 1 API，提供本地进程和标准化协议，支持持久对话、实时事件流和审批回调，适合将Agent真正嵌入后台系统、运营看板、客服工作台等产品。

• 另外还有 codex exec 这种非交互模式，专门用来跑一次性或后台任务，并返回结构化结果，特别适合 CI/CD 和批处理场景。

• 相关的还有 Skills（openai/skills），提供可复用的技能扩展，以及 Universal cloud environment（openai/codex-universal），作为云端基础运行环境。

需要注意的是，IDE 插件（包括 VS Code、JetBrains 等）、Codex 网页版和完整的云端托管产品，以及模型本身，都没有开源。模型仍然需要通过 OpenAI API 或 ChatGPT 订阅来使用。

也就是说，开源的是执行框架和接入层，模型能力和官方托管服务仍然是闭源的。

如果你要跑脚本、CI 或一次性任务，可以用 codex exec，它是非交互的，能直接返回结构化结果。

如果要在自己的代码里集成，推荐用 Codex SDK，可编程控制，比较灵活。

如果要把 Agent 做成产品的一部分，建议用 App Server，它支持持久对话、审批和事件流，能更好地嵌入现有业务系统。

官方的建议是：你的应用负责提供 Context、业务规则和工具，Codex Harness 负责底下的 Agent Loop 和沙箱执行。

以前做 Agent 产品，很多人会先纠结聊天框怎么设计。现在 OpenAI 明确传递的信号是：以后做 Agent，完全可以不造聊天框。

直接把这套 Harness 嵌进用户已经在用的系统里——客服后台、安全 dashboard、运营系统、工单平台等。用户继续在熟悉的界面操作，Agent 在背后跑完整的执行循环。

这套东西已经用在真实案例中，包括 GitHub 和 JetBrains 的 IDE 集成、Cisco 的 App Builder，以及处理了 7000 份报税单的税务工作流。

OpenAI 这次开源的真正价值，在于把内部跑 Codex 的整套 Agent 执行基础设施放了出来。开发者现在可以直接复用、改造这套 Harness，而不是从零造轮子。

https://developers.openai.com/blog/codex-as-a-platformhttps://github.com/openai/codex

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