Codex被视为科技发展历程中极为关键、却鲜少被完整叙述的篇章之一。
就在不久前，这段历程终于被详尽地挖掘了出来。
Every的CEO Dan Shipper投入数月时间，与OpenAI联合创始人Greg Brockman以及六名Codex核心成员进行了访谈，最终撰写了一篇超过8000字的深度报道，名为《How Codex Happened》。
这篇文章首次还原了Codex从最初发布遇冷、未能找到产品市场契合点，到最终逆势崛起成为ChatGPT桌面端基础的全过程。
最能体现这场逆袭的，是藏在Mac系统里的一个不起眼的细节：
新版本ChatGPT桌面应用的内部标识符，至今仍被命名为“com.openai.codex”。
就在一年前，Codex还仅仅是ChatGPT内部的一个微小入口，而不到12个月之后，ChatGPT反倒入驻到了它的框架之中。
这真可谓是一场“反向收购”。
至于这场逆袭是如何实现的？根据团队透露的信息，我们归纳出了以下四点：
1、初版Codex Cloud在外部市场遇冷，团队迅速调整方向，转向本地Agent；2、OpenAI为Codex开辟了独立的模型研发线，实现了研究、产品与工程的直接协作；3、团队在一年内尝试了四种不同的产品形态，最终押注于不带代码编辑器的桌面应用；4、他们利用Codex本身来开发Codex，仅凭几个人在几周内就能打造出一个新产品。
当然，比这些结论本身更吸引人的，还是背后那些充满波折的故事。
Enjoy。
初版Codex，败于过于前瞻
新一代Codex的起源，可以追溯到2024年底。
那时，如今已是Codex负责人的Sottiaux，正带领团队训练一个内部编程Agent，专门为OpenAI的研究员编写基础设施代码、运行实验，并利用实验结果来改进下一代的模型。
？？Codex还没正式面世，就已经在OpenAI内部参与打造“未来的自己”了。
以今天的视角来看，这种玩法多少显得有些超前。
实际上，不止Sottiaux的团队，当时OpenAI内部有多支队伍都在同时押注AI编程，只是各自的方向有所不同：
有人看好终端，有人看好IDE，还有人坚信“Agent就应该住在云端”。
其中，云端路线的构想尤其吸引人。
当人下班、合上电脑后，Agent还能在自己的服务器上继续工作，第二天回来一看，代码已改好，测试已跑完，连Pull Request都已准备就绪。
这谁能不心动？？
于是在2025年春天，几支探索力量逐渐汇聚，团队最终决定：
先全力推进云端方案。
他们仅用了大约7周的时间，就拼凑出了Codex Cloud。本以为这款于2025年5月发布的产品能大获成功，结果现实却给了所有人沉重一击——用户并不买账。
问题出在环境上。
公司内部拥有统一的开发配置，研究员几乎可以“拎包入住”，但外部的开发者面对各种不同的依赖、权限和私有工具，光是让Agent进入真实的工作环境，就得先闯过一道复杂的配置关卡。
更尴尬的是，产品负责人Embiricos后来复盘时，又补上了一刀：
当时的模型，其智能程度还不足以独立承担复杂的任务。
因此，第一版Codex Cloud同时撞上了两堵墙。
环境配置过于繁琐，模型能力也未能跟上。
团队提前构建出了理想中的工作方式，但现实条件却还差着一截。
这场云端豪赌，就这样以失败告终。。。
两人的支线项目，挽救了Codex
而在OpenAI受挫的同时，隔壁的Anthropic却带着Claude Code从另一条路径冲了出来。
Claude Code直接在用户自己的电脑上运行，文件、工具和开发环境都是现成的，用户可以随时打断，也能沿着同一段上下文继续进行调整。
开发者们很快用行动做出了选择。
Codex团队这才意识到，自己追求的云端终局或许没有错，只是中间跨越的步子迈得太大了。
怎么办？
回头，把曾经放弃的本地路线重新拾起来。
说起来，这条本地路线其实一直存在。
早在Codex Cloud发布前一个月，OpenAI就开源了Codex CLI，它可以直接在终端中读取文件、修改代码和执行命令，产品形态与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，这是一个由两个人“英雄式”地拼凑出来的支线项目。团队内部也曾做过本地Agent的原型，但一个月后就放下了，集体转向了想象空间更大的云端方案。
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。
但他没有急于往CLI里堆砌功能，相反，团队先将底层的Agent整个重写了一遍。
这个选择在当时看来多少有些反常。
毕竟Claude Code已经跑起来了，外部用户又在追着要新功能，Codex团队却一头扎进底层，开始用Rust进行重构。
表面上看，别人在忙着抢占市场，他们还在家里更换发动机。
但Sottiaux想要解决的，正是Codex此前反复更换形态的根本问题。
CLI只是用户看得见的外壳，真正有价值的，是下面那套能够读取文件、运行命令、调用工具和修改代码的Agent。
只要把这套核心能力从终端中剥离出来，它将来就能随处安家：
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。
这一次，团队没有急着去赌下一个界面，他们先把“Codex本身”造了出来。
不过，发动机换好了，车暂时还是开不快。
团队还缺少一个足够强大的模型。
过去的OpenAI模型在编程比赛中成绩很好，但到了真实的代码库中却容易暴露短板，项目文件混乱、依赖关系复杂、用户还会中途打断，这与刷一道干净的算法题完全是两码事。
Greg Brockman对此有一个很形象的比喻：
这些模型就像SAT考了满分，但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“补充工作经验”，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终于搭载上GPT-5，随后又进入了VS Code和Cursor的侧边栏。
这一次，用户真的来了。
到当年10月，Codex的使用量增长了超过10倍，IDE扩展也迅速超越终端，成为最常用的入口。
那个由两个人拼凑出来、差点被留在支线里的CLI，终于把Codex从云端首败中救了出来。
Embiricos回忆，当时自己脑子里只剩一句话：
“终于可以开战了。”
IDE刚火爆，团队又转去做App了
按理说，CLI和IDE扩展都在猛涨，接下来就应该顺势增加人手、添加功能，狠狠干一场了。
Codex团队偏偏又拐了个弯。
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。
这么多任务全部塞进终端，多少有些为难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注到原生桌面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：
做一个能够同时管理多个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，不放置代码编辑器。
也就是说，哪怕Codex只写错了一个单词，用户都不能顺手进去修改，只能继续跟Agent说，让它自己修复。
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功能都会随之而来。
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：
不提供文件编辑功能，会不会是个大错？
偏偏这时候，Google又发布了带有完整编辑器的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又增强了大型代码库的修改能力。
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换了过来。
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周活跃用户突破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拥有自己的云端电脑，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
