Qodo（在新視窗中開啟） 開發用於程式碼審查及軟件質素管理的 AI 工具，為編程智能代理提供所需的組織知識，讓它們理解自己修改的程式碼。聯合創辦人兼行政總裁 Itamar Friedman 稱之為「編程智能代理的最佳夥伴」。
Qodo 使用包括 GPT‑6 Astra 在內的 OpenAI 模型，收集工程知識、審查程式碼及監察軟件質素。其 Codex 外掛程式將這些背景資訊和審查功能帶入開發人員的編程工作階段。
「我們很喜歡 OpenAI 的模型。我們想要最前沿、推理能力最出色的模型，同時也希望模型速度極快。」
Itamar 指出，客戶的環境可能涵蓋一萬個甚至更多儲存庫。在這樣的環境中，局部程式碼修改即使單獨看來正確，也可能導致下游服務故障。為此，Qodo 開發了一款外掛程式，並在 Codex 市集上架。
Itamar 表示：「Codex 非常擅長高效完成局部任務。」Qodo 的外掛程式讓 Codex 能透過 Qodo 的 Agentic Toolbox 取得程式碼庫知識、組織規則及獨立審查結果。
有了背景資訊，Codex 便能考慮跨儲存庫的相依關係，包括由不同 Git 供應商託管的儲存庫，以及透過 Kafka 連接的服務之間的相依關係。Itamar 表示：「Qodo 會找出這些關聯，幫助 Codex 從整體角度審視軟件，不遺漏那些 P0 錯誤。」
Codex 開始編寫程式碼前，可以先使用 Qodo 的外掛程式，擷取相關的程式碼庫規則，以及 pull request 的歷史記錄和模式。Codex 完成修改後，Qodo 會進行審查，並在開發人員建立 pull request 之前，於同一工作階段將審查結果直接傳回 Codex。
Qodo 的 AI 開發人員關係主管 Nnenna Ndukwe 觀察到，開發人員正採用這套工作流程，透過 Codex 中的 GPT‑6 模型開發功能及處理技術債。他們正將 Codex 編程與 Qodo 獨立審查之間的交接流程自動化。Nnenna 表示：「我看到開發人員正這樣做，這實在令人振奮，因為 GPT‑6 的能力非常出色。」
Itamar 將編程與審查智能代理比喻為「陰與陽」：一方編寫程式碼，另一方則提出質疑。每種角色都需要各自的設定和背景資訊，也可能涉及多個智能代理。他的願景是讓智能代理互相討論審查結果，「只將無法達成共識的事項提交」給人類審查。開發人員將轉為規劃者和審查者，檢視未解決的問題時，也能一併參考智能代理的討論、背景資訊，以及開發人員過往的決策。
Itamar 表示：「這樣才能建立信任。」Nnenna 補充：「我認為這讓整個流程更有效率。」「我們得以充分發揮自身最擅長的專業能力。」
在 Qodo 內部，Nnenna 一直在自己的自動化開發流程及知識工作中，使用 GPT‑6 Astra 的「極高」和「Ultra」推理強度設定。
「還有甚麼是 Codex 做不到的？Codex 的每項功能，我都很喜歡。我很喜歡將 AI 與自動化結合的理念。」
Nnenna 設定排程，讓 Codex 匯報她一週內完成的工作，以及接下來可以專注或改進的方向。她也用 Codex 研究社交平台上有關智能代理工程的討論，並為面向開發人員的內容提供構思。至於她自己修改的程式碼，她會安排 Codex 定期分析，並建議可以建立或完善哪些智能代理技能。
Itamar 認為，OpenAI 最近推出的 Decisions API 可用來選擇開發各階段適用的規則及智能代理技能，無須每項決策都依賴語言模型。
他舉例說，Decisions API 可以先從 200 項規則中選出需要檢查的項目，再由語言模型對相關規則進行推理。這樣既能加快篩選速度、降低成本，又能提升審查質素。Itamar 表示：「Decisions API 為我們提供了絕佳機會，讓整個流程更值得信賴。」
Nnenna 表示，Qodo 的方法結合了「人工智能、傳統軟件工程及指令碼編寫各自最出色的優勢」。企業知識為編程智能代理提供指引，獨立審查負責檢查其成果，再由人類專業人員解決餘下的問題。
這為 Itamar 所說的「軟件工廠」奠定了基礎：客戶可以自行組建並擁有這套系統，將編程與審查智能代理整合起來，同時掌握軟件在生產環境中的變化。
Qodo 正與 OpenAI 攜手打造這樣的未來：編程智能代理能更充分地運用企業經驗，而開發人員則可在最關鍵的環節發揮判斷力。
