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Thibault Sottiaux
Thibault Sottiaux 是一位比利时软件工程师和产品负责人，担任 OpenAI 核心产品负责人及核心产品线产品主管，领导包括公共 API、智能体基础设施、企业工具、ChatGPT（及 ChatGPT Work）和 Codex 在内的所有核心产品。[8][10] 在此职位上，他负责将 Codex 与 ChatGPT 整合为一个个性化的 AI 智能体“超级应用”，OpenAI 将其描述为公司最大的消费者业务赌注之一，他直接向 OpenAI 总裁 Greg Brockman 汇报。[8][10]
教育背景
他获得了比利时鲁汶大学（UCLouvain）的计算机科学与应用数学应用科学学士学位，以及计算与应用数学理学硕士学位。[1]
早期职业生涯
Thibault Sottiaux 的职业生涯始于比利时，在 N-SIDE 从事研发工作，参与了应用优化和分析项目。在早期工作期间，他还曾担任 ProCapital 的初级顾问、LSM Conseil 的客座软件工程师以及鲁汶大学的助教。[1]
Thibault Sottiaux 于 2015 年 1 月加入 Google 伦敦分部担任软件工程师，后晋升为高级软件工程师，并在那里任职至 2018 年 4 月。离开 Google 后，他加入 Google DeepMind 担任主任软件工程师，随后领导了一个 20 多人的软件工程团队，负责 DeepMind 研究的 AI 和机器学习工作流基础设施；此后，他作为 Gemini 人类数据负责人领导了一个 50 多人的多学科团队，专注于 Gemini 模型系列的微调数据和人类评估。[1]
职业生涯
OpenAI — Codex 工程负责人
2025 年，Thibault Sottiaux 加入 OpenAI 担任 Codex 的工程负责人，Codex 被描述为 OpenAI 的智能体编程系统。[2] Codex 被定位为一个在沙盒环境中运行的软件工程智能体，它在软件开发栈的多个层级进行协作，而非仅专注于单一工具或功能。[2] Sottiaux 描述了团队的“智能体优先”方法，即优先构建具有广泛能力的智能体，然后再决定呈现哪些具体的产品端点，将 Codex 定位为通用编程智能体，而非范围狭窄的助手。[4]
在他的指导下，“harness”（支架）的概念得到了强调——这是一种轻量级的软件脚手架，用于编排智能体周围的工具、上下文和安全防护，但随着模型能力的提升，其设计目标是变得更加简洁。[2][4] 在一次 OpenAI 论坛活动中，他以 OpenAI 技术人员及 Codex 负责人的身份亮相，Codex 在会上被描述为正在从代码领域向更广泛的知识工作和生产力用例演进的软件工程智能体。[9]
Sottiaux 在 OpenAI 播客中与 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 公开讨论了 Codex 的设计与开发，探讨了 AI 编程的未来以及 Codex 在传统编程任务之外的潜力。[3] 他还与 Codex 产品设计师 Ed Bayes 一起出现在 Software Engineering Daily 节目中，解释了 Codex 的架构、模型与支架的协同演进，以及它在向 AI 编程智能体转变的大趋势中的地位。[2] 他还在社交媒体平台 X 上发起了“Codex 100 天”计划，表彰并奖励那些展示了 Codex 创意或影响力用途的个人。[5]
OpenAI — ChatGPT 与 Codex 总经理
到 2026 年年中，Thibault Sottiaux 已成为 OpenAI 的核心产品负责人及核心产品线产品主管，领导包括公共 API、智能体基础设施、企业工具、ChatGPT（包括 ChatGPT Work）和 Codex 在内的所有核心产品。[8][10] 他直接向 OpenAI 总裁 Greg Brockman 汇报，负责将 OpenAI 的基础模型整合到面向用户的应用程序和平台产品中。[10]
《连线》（Wired）的一篇人物专访将 Sottiaux 描述为负责将 ChatGPT 全面改造为个性化 AI 智能体“超级应用”的工程师，该应用将 ChatGPT 和 Codex 整合进单一平台，OpenAI 称其为公司最大的消费者业务赌注之一。[10] 在 TechCrunch 的采访中，他将自己的职位描述为领导 OpenAI 的“所有核心产品”，包括 API、智能体基础设施、企业产品、ChatGPT（及 ChatGPT Work）和 Codex，背景是将 AI 智能体 部署给广泛的专业和非技术用户。[8] 作为 ChatGPT 和 Codex 的负责人，他还出现在 Silicon Valley Girl 播客中，讨论了 AI 智能体 如何协助那些不主动使用 AI 工具的人，这反映了他致力于将前沿模型转化为广泛可用的助手的关注点。[7]
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