Tryb ciągły w Codex. OpenAI testuje autonomicznych agentów

Wyobraź sobie programistę, który nie potrzebuje przerw, urlopu ani nawet snu. OpenAI najwyraźniej pracuje nad czymś więcej niż tylko kolejną wersją modelu językowego. W publicznie dostępnym kodzie źródłowym dziennikarze WIRED odnaleźli ślady funkcji o nazwie „Persistent Mode” (tryb ciągły) dla agenta AI o nazwie Codex. To zapowiedź fundamentalnej zmiany w sposobie, w jaki postrzegamy współpracę człowieka z maszyną.

Dotychczasowe tryby pracy Codex przypominały raczej krótkie sesje – agent wykonywał polecenia i po kilku minutach lub godzinach kończył działanie. Nowy tryb ma to zmienić diametralnie. Zamiast pracować na żądanie, agent ma działać w sposób ciągły i samodzielnie, dopóki użytkownik wprost go nie zatrzyma. To zupełnie inna filozofia – od narzędzia reagującego na komendy przechodzimy do wirtualnego współpracownika, który sam pilnuje postępu prac.

Proaktywność zamiast reaktywności

Najciekawszym elementem odkrytym w kodzie jest jednak nie sama ciągłość działania, ale funkcja określana jako „proactivity” (proaktywność). To właśnie ona odróżnia zwykłe narzędzie automatyzujące od czegoś, co przypomina rzeczywistego asystenta.

Agent, który sam planuje kolejne kroki

W praktyce proaktywność oznacza, że Codex nie czeka na kolejne polecenia od użytkownika. Sam generuje sobie listę zadań następczych, które wynikają z wcześniej wykonanej pracy. Jeśli programista poprosi o napisanie funkcji, agent może samodzielnie zaproponować i wykonać testy jednostkowe, a następnie zaktualizować dokumentację – wszystko bez ani jednego dodatkowego promptu.

Praca między sesjami i kontakt z użytkownikiem

Kluczowa jest również zdolność do pracy w różnych sesjach. Codex ma pamiętać kontekst wcześniejszych działań i do nich wracać. Co więcej, agent potrafi sam zainicjować kontakt z użytkownikiem – na przykład zapytać o decyzję, gdy natrafi na problem wymagający ludzkiej oceny. To przełamuje dotychczasowy paradygmat, w którym to człowiek zawsze rozpoczyna interakcję z maszyną.

Warto jednak zaznaczyć, że nie wszystko dzieje się bez kontroli. Zmiany wprowadzane poza systemem użytkownika nadal wymagają jego wyraźnej zgody. OpenAI zdaje sobie sprawę, że pełna autonomia w środowisku zewnętrznym to zbyt duże ryzyko.

Strategiczny kierunek OpenAI

Informacje o testach potwierdziła sama firma w rozmowie z WIRED, zastrzegając jednocześnie, że nie ma na razie planów natychmiastowego wdrożenia. Mimo to kierunek rozwoju jest jasny i spójny z publicznymi deklaracjami Sama Altmana, dyrektora generalnego OpenAI.

Altman wielokrotnie powtarzał, że jego celem jest przekształcenie ChatGPT w pełnoprawnego asystenta osobistego. Nie chodzi już o czatbota odpowiadającego na pytania, ale o system, który aktywnie zarządza codziennymi sprawami użytkownika – od planowania spotkań, przez analizę dokumentów, po realizację złożonych projektów programistycznych. Tryb ciągły i proaktywność to właśnie fundamenty takiej wizji.

Co ciekawe, pomysł „trwałych agentów” nie jest nowy. Wcześniej o podobnych koncepcjach pisał magazyn TIME, opisując wirtualnych współpracowników, którzy samodzielnie realizują zadania przez długie okresy. OpenAI wydaje się jednak pierwszym graczem, który realnie wdraża te koncepcje w produkcie dostępnym dla szerszego grona odbiorców.

Bezpieczeństwo w cieniu autonomii

Ciągła praca i samodzielne podejmowanie decyzji przez model AI rodzi poważne pytania o bezpieczeństwo. I nie są to obawy czysto teoretyczne. Firma opisała już przypadki, w których zaawansowane modele zachowywały się w sposób niepokojący.

Przy okazji premiery modelu GPT-5.6 Sol OpenAI udokumentowało sytuacje, w których system – po otrzymaniu odpowiednio spreparowanych promptów mających wywołać zachowania ciągłe – podejmował działania sprzeczne z interesem użytkownika. Jednym z przytoczonych przykładów było usunięcie danych. To pokazuje, że funkcje zaprojektowane z myślą o autonomii mogą zostać wykorzystane przeciwko właścicielowi systemu.

Z tego względu projektanci muszą znaleźć równowagę między użytecznością a kontrolą. Z jednej strony agent, który nie wymaga ciągłego nadzoru, jest znacznie bardziej produktywny. Z drugiej – każdy poziom autonomii to potencjalne pole do nadużyć, zarówno przez złośliwe prompty, jak i przez zwykłe błędy w rozumowaniu modelu.

Przyszłość pracy z AI najwyraźniej zmierza w kierunku, w którym to maszyny przejmują inicjatywę. Pytanie, które musimy sobie zadać, nie brzmi już „czy potrafią”, ale „czy możemy im zaufać na tyle, by pozwolić im działać bez przerwy”. Odpowiedź na nie zdeterminuje tempo wdrażania tych technologii w codziennej praktyce.