2026. augusztus 28., péntek · Eszközök

OpenAI tesztel egy „mindig futó” Codex-ügynök módot

A WIRED által megvizsgált Codex-kódbázisban felfedezett „Persistent mode” nevű beállítás szerint az ügynök a jelenlegi, perceken-órákon belül leálló módokkal szemben „alvó állapotig” futna tovább. A funkcióhoz tartozó „proaktivitás” elem alapján a rendszer a kérés megválaszolása után önállóan újabb feladatokat generálna, munkameneteken átívelve dolgozna, és a felhasználóról szerzett korábbi információk alapján döntene, akár kéretlen üzenetet is küldve. Az OpenAI szóvivője megerősítette a lapnak, hogy a funkciót tesztelik, de azonnali bevezetést nem terveznek; a cég vezetője a nyílt Codex-repót „közös játszótérnek” nevezte. A fejlesztés az OpenAI, az Anthropic és a Meta versenyébe illik a szélesebb közönséget megcélzó, önállóan dolgozó AI-ügynökök terén.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A tartósan futó, önállóan új feladatokat generáló ügynökök tesztelése azt jelzi, hogy az OpenAI a felügyelt, rövid AI-műveletek helyett a hosszabb, önálló működés felé mozdul, ami újabb felügyeleti kérdéseket vet fel.

Források

WIRED

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI eszközök #OpenAI Codex#AI-ügynökök

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 28., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

OpenAI bemutatta a Dots nevű AI-ügynök platformot

Az OpenAI a héten jelentette be új AI-ügynök platformját, a Dots-ot, amely blobszerű, elnevezhető avatarokkal dolgozik, és egy virtuális géppel fér hozzá olyan alkalmazásokhoz, mint a Blender vagy a GIMP. A felhasználó egyelőre csak egy Dot-ot kaphat, de a cég ígérete szerint a jövőben több is indítható lesz. A The Verge tesztje szerint a Dot sikeresen megtalált egy 100 dolláros promóciós kedvezményt egy törölt e-mailben egy internetszolgáltatónál történő időpontfoglaláshoz, de elakadt egy emberi ellenőrzésnél, egy hosszan tartandó egérgombnyomásnál, amit a tesztelőnek kellett manuálisan elvégeznie. Az OpenAI a Dots funkciót elsőként a legmagasabb szintű, havi 100 dolláros Pro-előfizetőknek teszi elérhetővé, szemben a Meta ingyenes Muse és Instinct nevű ügynökeivel.

Figma: AI-ügynökök gyorsítják a biztonsági riasztások kivizsgálását

A Figma mérnökcsapata saját beszámolója szerint AI-ügynököket épített biztonsági csapata számára, amelyek riasztásokat vizsgálnak ki, korábbi incidenseket keresnek vissza, rendszereket ellenőriznek, és kódjavításokat is előkészítenek. A rendszer Panther SIEM-re épül, az AWS, Okta, GitHub, GCP és osquery mellett száznál több forrást kérdez le, emellett AWS Bedrock Knowledge Bases, Amazon Kendra, Tines és Snowflake-alapú eszközöket is használ. A Figma állítása szerint ez mintegy 70 százalékkal csökkentette az összetett riasztások megoldási idejét, és 20 százalékkal kevesebb ügyeleti riasztást eredményezett. A cikk szerint a rendszer memóriája – korábbi esetek, viselkedési útmutatók, megtanult adatbázis-struktúrák – kulcsszerepet játszott, miközben emberi felülvizsgálat és beépített korlátok, például az alapból piszkozatként létrejövő kódjavaslatok, biztosítják a biztonságot.

AWS: nyílt forráskódú AI-ügynök vezérli a SageMaker HyperPod klasztereket

Az AWS bemutatta a HyperPod InstantStart nevű nyílt forráskódú vezérlőréteget, amely az Amazon SageMaker HyperPod klaszterek – gépi tanulási modellek futtatására szolgáló, Amazon EKS-re épülő infrastruktúra – beállítását és napi üzemeltetését automatizálja. A vállalat állítása szerint a rendszer egyetlen, a felhasználó AWS-fiókjában futó menedzsment-konténerként működik, és ugyanazt a háttér-API-t szolgálja ki webes felületen és parancssoron keresztül is. Az AWS szerint egy AI-ügynök tervezi meg és futtatja a többlépcsős folyamatot – hálózat, tárhely, azonosságkezelés, node-helyreállítás, modellkiszolgálás –, és csak az elérhetőségi zóna vagy a példánytípus kiválasztásánál áll meg döntésre várva. A cég szerint a megbízhatóság kulcsa, hogy a működési szabályokat egy vezérlőréteg API-jába kódolják, nem pedig nyers parancssori hozzáférést adnak az ügynöknek.

AWS útmutató: OpenAI Codex vállalati integrálása LiteLLM-mel és Bedrockkal

Az AWS Machine Learning blogja útmutatót adott ki arról, hogyan vonható vállalati kontroll alá az OpenAI ChatGPT Codex kódolóügynök egy ügyfél által üzemeltetett LiteLLM gateway-jel, amely Amazon ECS Fargate-en fut és Amazon Bedrockon keresztül éri el az OpenAI modellt. A Codex a feladat-végrehajtást és a helyi eszközhasználatot a fejlesztői gépen tartja, míg a modellhívásokat a LiteLLM irányítja: hitelesít, betartatja a modell- és felhasználási politikát, és az ECS task role-on keresztül hívja meg a Bedrockot. Az AWS szerint ez egységes költségkeret- és rate limit-kezelést, valamint megfigyelhetőséget biztosít, alternatívaként az AWS IAM Identity Center vagy a Portkey nevű menedzselt gateway is szóba jöhet.