Кодекс с Azure OpenAI в моделях Microsoft Foundry

Интерфейс командной строки OpenAI Codex CLI является тем же агентом программирования, который используется в Codex от ChatGPT. Этот агент программирования можно запускать полностью на инфраструктуре Azure, сохраняя данные в пределах границы соответствия с дополнительными преимуществами безопасности корпоративного уровня, частных сетей, управления доступом на основе ролей и планируемого управления расходами. Codex больше, чем чат с агентом кода— это асинхронный агент программирования, который можно активировать из терминала, VS Code или из GitHub Actions runner. Codex позволяет автоматически открывать pull запросы, рефакторить файлы и писать тесты, используя учетные данные проекта Foundry и развертываний Azure OpenAI.

Предпосылки

• Подписка Azure — Создать бесплатно
• Разрешения участника в Microsoft Foundry.
• homebrew (macOS) или Node.js с npm для установки Codex CLI (интерфейса командной строки Codex). См. статью "Скачивание и установка Node.js и npm".
• Для Windows установите и настройте WSL2. См. раздел "Установка WSL".

Разверните модель в Foundry

1. Перейдите к Foundry и создайте новый project.
2. В каталоге моделей выберите модель рассуждения, например gpt-5.3-codex, gpt-5.2-codex,gpt-5.1-codex-max, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5-codex, gpt-5, gpt-5-mini или gpt-5-nano.
3. Чтобы развернуть модель из каталога моделей, выберите Использовать эту модель, или, если используется панель Deployments в Azure OpenAI, выберите deploy model.
4. Скопируйте URL-адрес конечной точки и ключ API.

Установка интерфейса командной строки Codex

В терминале выполните следующие команды, чтобы установить Codex CLI

npm install -g @openai/codex
codex --version # verify installation

brew install --cask codex
codex --version # verify installation

Создание и настройка config.toml

1. Чтобы использовать Cli Codex с Azure, необходимо создать и настроить файл config.toml.

   Файл config.toml должен храниться в каталоге ~/.codex . Создайте файл в этом каталоге или измените существующий config.toml файл, если он уже существует:

   cd ~/.codex
   nano config.toml
   

2. Скопируйте приведенный ниже текст, чтобы использовать API ответов версии 1. В API версии 1 больше не нужно передавать версию API, но необходимо включить /v1 в base_url путь. Невозможно передать ключ API в виде строки непосредственно в env_key. env_key должен указывать на переменную среды. Обновите base_url названием вашего ресурса:

   model = "gpt-5-codex"  # Replace with your actual Azure model deployment name
   model_provider = "azure"
   model_reasoning_effort = "medium"
   
   [model_providers.azure]
   name = "Azure OpenAI"
   base_url = "https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/v1"
   env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY"
   wire_api = "responses"
   

3. После сохранения обновлений config.toml файла вернитесь в терминал и создайте экземпляр переменной среды, на которую ссылается файл конфигурации.

   # Linux, macOS, or WSL 
   export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"
   

4. Теперь выполните одну из следующих команд в терминале, чтобы проверить, успешно ли выполнена конфигурация cli Codex:

   Command	Цель
   кодекс	Запуск интерактивного пользовательского интерфейса терминала (TUI)
   codex "Начальный запрос"	Запуск TUI с начальным запросом
   codex exec "Начальная подсказка"	Запуск TUI в неинтерактивном режиме автоматизации

Использование codex в редакторе Visual Studio Code

Вы также можете использовать Codex непосредственно в коде Visual Studio при использовании расширения OpenAI Codex

1. Если у вас еще нет кода Visual Studio, его можно установить для macOS и Linux.

2. Установите расширение OpenAI Codex. Расширение зависит от файла config.toml, который был настроен для Codex CLI.

3. Если вы находитесь в новом сеансе терминала, настройте переменную среды для AZURE_OPENAI_API_KEY:

   export OPENAI_API_KEY="<your-azure-api-key-here>"
   

   Замечание

   При использовании WSL также установите ту же переменную среды на хосте Windows, чтобы расширение могло его прочитать при необходимости.

4. Запустите VS Code из одного сеанса терминала. (Запуск из средства запуска приложений может привести к тому, что переменная ключевой среды API недоступна для расширения Codex.)

   code .
   

5. Теперь вы сможете использовать Codex в Visual Studio Code для чата, редактирования и предварительного просмотра изменений при переключение между тремя режимами утверждения.

Режимы утверждения

Режимы утверждения определяют, сколько автономии и взаимодействия вы хотите иметь с Codex.

Постоянное руководство с AGENTS.md

Дополнительные инструкции и рекомендации по Codex можно предоставить с помощью AGENTS.md файлов. Codex ищет файлы AGENTS.md в следующих местах и объединяет их сверху вниз, предоставляя контекст о ваших личных предпочтениях, информации о проекте и текущей задаче.

• ~/.codex/AGENTS.md— личное глобальное руководство.
• AGENTS.md в корневом каталоге репозитория — общие заметки проекта.
• AGENTS.md в текущем рабочем каталоге — особенности подкаталогов/функциональности.

Например, чтобы помочь Codex понять, как писать код для агентов Foundry, можно создать AGENTS.md в корневом каталоге проекта со следующим содержимым, производным от документации по пакету SDK для агентов ИИ Azure.

# Instructions for working with Foundry Agents

You are an expert in the Azure AI Agents client library for Python.

## Key Concepts

- **Client Initialization**: Always start by creating an `AIProjectClient` or `AgentsClient`. The recommended way is via `AIProjectClient`.
- **Authentication**: Use `DefaultAzureCredential` from `azure.identity`.
- **Agent Creation**: Use `agents_client.create_agent()`. Key parameters are `model`, `name`, and `instructions`.
- **Tools**: Agents use tools to perform actions like file search, code interpretation, or function calls.
  - To use tools, they must be passed to `create_agent` via the `tools` and `tool_resources` parameters or a `toolset`.
  - Example: `file_search_tool = FileSearchTool(vector_store_ids=[...])`
  - Example: `code_interpreter = CodeInterpreterTool(file_ids=[...])`
  - Example: `functions = FunctionTool(user_functions)`

## Example: Creating a basic agent

\`\`\`python
import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# 1. Create Project Client
project_client = AIProjectClient(
    endpoint=os.environ["PROJECT_ENDPOINT"],
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

# 2. Get Agents Client
with project_client:
    agents_client = project_client.agents

    # 3. Create Agent
    agent = agents_client.create_agent(
        model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
        name="my-helpful-agent",
        instructions="You are a helpful agent that can answer questions.",
    )
    print(f"Created agent with ID: {agent.id}")
\`\`\`

В предыдущем примере обратные шаблоны в блоке кода Python экранируются, чтобы обеспечить правильную отрисовку. Можно удалить \.

Эксперимент с интерфейсом командной строки Codex

Запустите кодекс со следующим начальным запросом:

codex "write a python script to create an Azure AI Agent with file search capabilities"

Другие предлагаемые тесты:

# generate a unit test for src/utils/date.ts

# refactor this agent to use the Code Interpreter tool instead

Кодекс в GitHub Actions

Codex может выполняться как часть конвейера непрерывной интеграции (CI). Сохраните ключ API в хранилище секретов репозитория как AZURE_OPENAI_KEY и добавьте задание, подобное этому, чтобы автоматически обновлять журнал изменений перед выпуском:

jobs:
  update_changelog:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Update changelog via Codex
        run: |
          npm install -g @openai/codex
          export AZURE_OPENAI_API_KEY="${{ secrets.AZURE_OPENAI_KEY }}" 
          codex -p azure exec --full-auto "update CHANGELOG for next release"

Устранение неполадок