Rakuten rješava probleme dvostruko brže uz Codex

Rakuten⁠⁠(otvara se u novom prozoru) je globalna inovacijska kompanija koja posluje u e-trgovini, fintechu i mobilnim komunikacijama, pružajući usluge i potrošačima i trgovcima u velikim razmjerama. Sa 30.000 zaposlenih širom svijeta, inženjerski timovi isporučuju kroz veliki i složen ekosistem proizvoda, gdje su brzina i pouzdanost ključni.

Zato je Yusuke Kaji, generalni direktor za AI za poslovanje u Rakutenu, proveo proteklu godinu gurajući agentske radne tokove dublje u način na koji timovi planiraju, razvijaju i validiraju softver. Codex⁠⁠—agent za kodiranje iz OpenAI-a—postao je ključni dio Rakutenovog inženjerskog stoga, posebno tamo gdje kompanija treba brže napredovati bez ugrožavanja sigurnosti.

Tokom protekle godine, Rakuten inženjeri su koristili Codex u operacijama i isporuci softvera kako bi skratili vrijeme odgovora na incidente (uključujući ~50% smanjenje prosječnog vremena do oporavka, ili MTTR), ojačali CI/CD uz automatizirani pregled koda i provjere ranjivosti, te podržali autonomniji razvoj na složenim projektima.

Unutar inženjerskog tima Rakutena, njihova AI agenda je jasna i namjerno operativna. Kaji postavlja rad oko tri prioriteta iza kojih se timovi okupljaju:

• Gradite brže („Brzina!“): Timovi koriste Codex u operativnim radnim tokovima, uključujući KQL-bazirano praćenje i dijagnostiku, kako bi ubrzali analizu korijenskog uzroka i sanaciju, pomažući skratiti MTTR do 50%.
• Gradimo sigurnije („Obavljanje posla“): Codex se poziva u CI/CD za pregled koda i provjere ranjivosti, automatski primjenjujući interne standarde tako da timovi mogu brzo isporučiti uz sigurnosne mjere.
• Pametnije upravljanje („AI-nizacija“): Codex usmjerava veće, dvosmislene projekte od specifikacija ka funkcionalnim implementacijama, smanjujući ovisnost o savršeno definiranim zahtjevima, omogućavajući autonomnije izvršenje i na kraju komprimirajući kvartalne napore u sedmice.

Codex se direktno mapira na svaki prioritet kao pouzdan agent u širem skupu alata, pojavljujući se tamo gdje brzina, sigurnost i autonomija stvaraju složenu vrijednost.

Brzina u Rakutenu uključuje vrijeme oporavka, a ne samo brzinu razvoja.

Timovi koriste KQL (Azureov sistem upita za logove i telemetriju) za nadzor API-ja i analizu signala. Codex radi zajedno s ovim tokovima rada kako bi pomogao u identificiranju osnovnih uzroka i predložio ispravke, smanjujući vrijeme između upozorenja i rješenja.

Iz perspektive inženjeringa pouzdanosti stranice (SRE), ovo skraćuje put od otkrivanja do otklanjanja. Umjesto da ručno spajaju upite, zapisnike i zakrpe, inženjeri se mogu fokusirati na provjeru i implementaciju ispravki.

Rakuten procjenjuje da ovaj pristup može smanjiti MTTR za približno 50% kada dođe do problema. Ili jednostavnije rečeno: Rakuten je koristio Codex da popravi probleme dvostruko brže kada se nešto pokvari.

Kako se isporuka ubrzava, pregled i Implementacija mogu postati uska grla. Rakuten to rješava integracijom Codex direktno u svoj CI/CD cjevovod.

Codex obavlja pregled koda i provjere ranjivosti prije nego što promjene stignu u produkciju. Rakuten unosi interne principe i standarde kodiranja u ove tokove rada kako bi pregledi bili usklađeni s očekivanjima kompanije.

„Naše interne principe kodiranja pružamo Codex“, kaže Kaji. „Koristeći iste principe, provjerava se da li je kodeks usklađen s našim standardima.“

Rezultat: sigurnosne provjere se odvijaju dosljedno i automatski, omogućavajući timovima da se kreću brže bez snižavanja standarda.

Rakutenov treći prioritet—AI-nizacija—fokusira se na autonomiju. Codex se koristi ne samo za pregled i održavanje, već i za izvršavanje većih, dvosmislenih projekata od početka do kraja. Umjesto da zahtijeva savršeno definisane specifikacije, Codex može nastaviti dalje na osnovu djelimičnih zahtjeva i proizvesti upotrebljive artefakte.

„Najnoviji Codex modeli mogu čitati između redova“, kaže Kaji. „Čak i ako zahtjevi nisu savršeno definirani, razumije šta pokušavamo izgraditi.“

Jedan primjer: izgradnja verzije mobilne aplikacije postojeće web-bazirane usluge AI agenta. Codex je implementirao cijelu specifikaciju, uključujući potpunu implementaciju cijelog stacka s Python/FastAPI backendom i Swift/SwiftUI iOS aplikacijom, uključujući sve backend API-je, bez korak-po-korak ljudskih uputa. Codex je skratio vrijeme razvoja za ovaj projekt s jednog kvartala na sedmice.

Kako Codex preuzima više posla na generisanju koda, Rakuten preusmjerava ulogu inženjera na pisanje jasnijih specifikacija i provjeru izlaznih rezultata u odnosu na mjerljive standarde. 

„Naša uloga više nije da provjeravamo svaku liniju koda“, kaže Kaji. „Naša uloga je da jasno definišemo šta želimo i da utvrdimo kako da to provjerimo.“

Rakuten je podržao ovu promjenu kroz praktične radionice u inženjeringu, proizvodu i netehničkim timovima—doprinoseći tome da Codex igra centralnu ulogu u pomaganju timovima da isporučuju brže, rade sigurnije i skaliraju autonomni razvoj širom organizacije.