OpenAI Codex vous permet désormais de créer des sous-agents spécialisés fonctionnant en parallèle, avec des agents TOML personnalisés, un traitement par lots CSV et une sélection de modèles par agent

OpenAI Codex vous permet désormais de créer des sous-agents spécialisés fonctionnant en parallèle, avec des agents TOML personnalisés, un traitement par lots CSV et une sélection de modèles par agent

OpenAI vient de lancer des sous-agents pour Codex, son agent de codage. La fonctionnalité a été mise à la disposition du grand public le 16 mars après plusieurs semaines de préversion derrière un indicateur de fonctionnalité. Les sous-agents vous permettent de créer des agents spécialisés qui s'exécutent en parallèle, chacun avec sa propre fenêtre de contexte. Le problème central que les sous-agents résolvent est la pollution du contexte. Les sous-agents constituent une réponse technique directe à cette limitation fondamentale.

OpenAI est un organisme américain de recherche en intelligence artificielle (IA) largement reconnue pour le lancement de ChatGPT en novembre 2022. Codex est un agent de codage basé sur l'IA développé par OpenAI et intégré à ChatGPT. Lancé en mai 2025 sous forme d'aperçu de recherche, il est conçu pour traiter de manière autonome des tâches d'ingénierie logicielle – telles que l'écriture de fonctionnalités, la correction de bogues et la révision de bases de code – dans un environnement cloud, avant de renvoyer les résultats pour qu'ils soient examinés par un humain.

En février 2026, OpenAI a lancé un nouveau modèle de codage, GPT-5.3-Codex. La société a déclaré que ce nouveau modèle avait amélioré ses « capacités de raisonnement et de connaissances professionnelles » et qu'il fonctionnerait 25 % plus rapidement que son prédécesseur. Lors de l'annonce, OpenAI précise que le nouveau modèle GPT-5.3-Codex est son « premier modèle qui a contribué à sa propre création ». « L'équipe Codex a utilisé les premières versions pour déboguer sa propre formation, gérer son propre déploiement et diagnostiquer les résultats des tests et des évaluations. Notre équipe a été impressionnée par la capacité de Codex à accélérer son propre développement », a déclaré OpenAI.

Puis début mars, OpenAI a publié une application Codex native pour Windows, offrant aux développeurs un nouvel outil pour gérer les agents de codage et automatiser leurs workflows directement dans l'environnement Windows. S'appuyant sur cette fonctionnalité, l'application Windows Codex introduit une fonctionnalité de sandboxing des agents qui exploite les mécanismes au niveau du système d'exploitation. Les utilisateurs ont désormais la possibilité de gérer des agents en parallèle, de superviser des tâches d'automatisation de longue durée et d'examiner les différences de code dans une interface unique tout en restant dans leur configuration Windows établie.

Récemment, OpenAI vient de lancer des sous-agents pour Codex, son agent de codage. La fonctionnalité a été mise à la disposition du grand public le 16 mars après plusieurs semaines de préversion derrière un indicateur de fonctionnalité. Les sous-agents vous permettent de créer des agents spécialisés qui s'exécutent en parallèle, chacun avec sa propre fenêtre de contexte. Vous pouvez définir des agents personnalisés avec différents modèles, instructions et autorisations de sandbox. Codex se charge de l'orchestration : création d'agents, acheminement des instructions de suivi, attente des résultats et consolidation de tout cela en une seule réponse.


Il s'agit d'une fonctionnalité que la communauté réclamait depuis au moins août 2025, et elle suit un modèle établi par Claude Code avec son propre système de sous-agents l'année dernière. Le problème central que les sous-agents résolvent est la pollution du contexte. Lorsqu’un seul agent tente de tout gérer – lire 40 fichiers pour une refactorisation, écrire des tests, vérifier la sécurité –, sa fenêtre de contexte se remplit d’informations sans rapport avec la sous-tâche en cours. Au moment où il atteint le fichier 40, il a oublié les schémas du fichier 1.

Tous les principaux agents de codage ont convergé vers la même solution : attribuer à chaque sous-tâche sa propre fenêtre de contexte dédiée. L'agent de refactorisation de l'authentification ne partage pas de contexte avec l'agent de rédaction de tests. Chacun se concentre sur sa tâche spécifique, et seuls les résultats sont renvoyés au parent. Une étude menée en 2025 a testé 18 modèles de pointe et a constaté que chacun d'entre eux voyait la qualité de ses résultats se dégrader à mesure que la longueur du contexte augmentait, quelle que soit la distance qui les séparait de leur limite de contexte. Les sous-agents constituent une réponse technique directe à cette limitation fondamentale.

Voici l'annonce d'OpenAI :

Sous-agents : Utilisation des sous-agents et des agents personnalisés dans Codex

Codex peut exécuter des flux de travail de sous-agents en lançant des agents spécialisés en parallèle, puis en regroupant leurs résultats dans une seule réponse. Cela peut s'avérer particulièrement utile pour les tâches complexes hautement parallèles, telles que l'exploration d'une base de code ou la mise en œuvre d'un plan de fonctionnalités en plusieurs étapes.

Avec les flux de travail de sous-agents, vous pouvez également définir vos propres agents personnalisés avec différentes configurations de modèles et instructions en fonction de la tâche.

Pour en savoir plus sur les concepts et les compromis liés aux workflows de sous-agents, notamment la pollution du contexte, la détérioration du contexte et les conseils de sélection de modèles, consultez la section Concepts des sous-agents.

Disponibilité

Les versions actuelles de Codex activent les workflows de sous-agents par défaut.

L'activité des sous-agents est actuellement visible dans l'application Codex et l'interface CLI. La visibilité dans l'extension IDE sera bientôt disponible.

Codex ne génère des sous-agents que lorsque vous le lui demandez explicitement. Comme chaque sous-agent effectue son propre travail sur les modèles et les outils, les workflows de sous-agents consomment plus de jetons que les exécutions comparables à agent unique.

Workflow type

Codex gère l'orchestration entre les agents, y compris la création de nouveaux sous-agents, l'acheminement des instructions de suivi, l'attente des résultats et la fermeture des threads d'agents.

Lorsque de nombreux agents sont en cours d'exécution, Codex attend que tous les résultats demandés soient disponibles, puis renvoie une réponse consolidée.

Codex ne génère un nouvel agent que lorsque vous le lui demandez explicitement.

Pour le voir en action, essayez la commande suivante sur votre projet :

Gestion des sous-agents

- Utilisez /agent dans l'interface CLI pour basculer entre les threads d'agents actifs et inspecter le thread en cours.
- Demandez directement à Codex de piloter un sous-agent en cours d'exécution, de l'arrêter ou de fermer les threads d'agents terminés.

Approbations et contrôles du bac à sable

Les sous-agents héritent de votre politique de bac à sable actuelle.

Dans les sessions CLI interactives, des demandes d’approbation peuvent apparaître à partir de threads d’agent inactifs, même lorsque vous consultez le thread principal. La superposition d’approbation affiche l’étiquette du thread source, et vous pouvez appuyer sur o pour ouvrir ce thread avant d’approuver, de rejeter ou de répondre à la demande.

Dans les flux non interactifs, ou lorsqu’une exécution ne peut pas générer une nouvelle demande d’approbation, une action nécessitant une nouvelle approbation échoue et Codex renvoie l’erreur au workflow parent.

Codex réapplique également les remplacements d'exécution en temps réel du tour parent lorsqu'il génère un enfant. Cela inclut les choix de sandbox et d'approbation que vous définissez de manière interactive pendant la session, tels que les modifications /approvals ou --yolo, même si le fichier d'agent personnalisé sélectionné définit des valeurs par défaut différentes.

Vous pouvez également remplacer la configuration de la sandbox pour des agents personnalisés individuels, par exemple en marquant explicitement l'un d'entre eux pour qu'il fonctionne en mode lecture seule.

Agents personnalisés

Codex est livré avec des agents intégrés :

- default : agent de secours polyvalent.
- worker : agent axé sur l'exécution pour la mise en œuvre et les corrections.
- explorer : agent d'exploration de base de code à forte intensité de lecture.

Pour définir vos propres agents personnalisés, ajoutez des fichiers TOML autonomes sous ~/.codex/agents/ pour les agents personnels ou .codex/agents/ pour les agents au niveau du projet.

Chaque fichier définit un agent personnalisé. Codex charge ces fichiers en tant que couches de configuration pour les sessions générées, ce qui permet aux agents personnalisés de remplacer les mêmes paramètres qu'une configuration de session Codex normale. Cela peut sembler plus lourd qu'un manifeste d'agent dédié, et le format est susceptible d'évoluer à mesure que la création et le partage gagnent en maturité.

Chaque fichier d'agent personnalisé autonome doit définir :

- name
- description
- developer_instructions

Les champs facultatifs tels que nickname_candidates, model, model_reasoning_effort, sandbox_mode, mcp_servers et skills.config héritent des paramètres de la session parente lorsque vous les omettez.

Source : Annonce d'OpenAI

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