日前 OpenAI 方面宣布，全面开源 Codex 底层核心架构 Harness，开发者可以基于 Harness 将 Codex 的 Agent 能力嵌入自有产品、工程工具、运营看板以及财务报表软件，而不再局限于对话窗口。
据悉，此次 OpenAI 开源的内容主要包括三部分，分别是 Codex CLI 中的 Codex exec、Codex SDK 以及 Codex app-server。其中，Codex exec 可用于运行脚本、CI 任务或后台一次性任务；Codex SDK 支持 TypeScript/Python 提供编程式接口，可代码启动、恢复或流式传输 Codex 任务；app-server 则用于将开发者自己的应用连接到本地 Codex，支持持久化对话状态、流式传输事件、中途打断任务、调用应用自身工具以及处理人类审批请求。
此外，OpenAI 公布了 Harness 在实际场景中的应用。例如，Thrive Holdings 和 Crete 将 Codex Harness 用于专业的税务准备工作流，试点期间处理了 7000 份申报表，并将税务准备时间缩短约三分之一；Cisco ( 思科 ) 使用 Codex SDK 在云控制平台中构建 App Builder，让用户通过自然语言创建自定义应用。
同时，OpenAI 方面还展示了 Relay 虚拟物流运营看板应用，用户可直接在业务界面中选择延误货单，由 Agent 结合物流数据分析恢复方案，并调用应用自身的 MCP 工具获取实时信息，涉及实际操作时则需经过人工审批。
此前，OpenAI 曾披露 Harness 对 Agent 表现的影响。在 ARC-AGI-3 测试中，仅通过保留推理和上下文压缩两项 Harness 调整，GPT-5.6 Sol 的得分就从 13.3% 提升至 38.3%，同时输出 Token 数量减少约六倍。对此 OpenAI 方面表示，Codex Harness 并不局限于编程工具，还可作为底层 Agent 执行框架，嵌入不同类型的软件和业务流程。
近年来，大量 AI 厂商持续通过开源或开放模型、工具的方式，扩大自己的用户群体。例如在国内方面，不久前阿里巴巴宣布开源 Qwen3.8 系列模型，其中 Qwen3.8-27B 是原生多模态稠密（Dense）模型，具有 270 亿参数规模，支持图文、视频理解，原生上下文长度达到了 262K，并可通过 YaRN 技术扩展至 1M Tokens。
而在海外市场，Meta 则持续推进 Llama 系列的开源。Meta 方面此前陆续推出 Llama 3、Llama 3.1 以及 Llama 4 等模型，并向开发者提供模型权重及相关开发资源。其中，Llama 4 采用 MoE（混合专家）架构，支持文本、图像、视频多模态输入。相比 Llama 3 计算效率更高、参数规模更大，多模态能力也得到了显著增强。
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