Cisco ja OpenAI määratlevad Codexiga ettevõttetehnika ümber

Aastakümneid on Cisco loonud ja hallanud maailma kõige keerukamaid ja missioonikriitilisi tarkvarasüsteeme. Kui generatiivne tehisintellekt arenes katsetamisest tegeliku töövõimekuseni, keskendus Cisco sellele, mida ta kõige paremini oskab: kõrgtasemelise tehnoloogia skaleerimisele nõudlikes, reaalsetes keskkondades.

See lähenemine kujundab juba seda, kuidas Cisco uusi tooteid loob, sealhulgas AI Defense’i, mille puhul Codex aitas lühendada kriitilise inseneritöö mitmelt kvartalilt nädalatele.

Selle asemel et käsitleda Codexit eraldiseisva arendajatööriistana, hakkas Cisco seda otse tootmisinseneride töövoogudesse integreerima, rakendades seda tohututes mitme varamu süsteemides, C/C++-põhistes koodibaasides ning globaalse ettevõtte turbe-, vastavus- ja juhtimisnõuetes.

Selle käigus aitas Cisco kujundada Codexist midagi, mis erineb arendaja tootlikkuse tööriistast põhimõtteliselt: tehisintellektil põhineva inseneritiimi kaaslase, mis suudab tegutseda ettevõtte mastaabis.

Cisco töö AI Defense’iga näitab, milline see mudel praktikas välja võib näha. AI Defense on Cisco terviklik tehisintellekti turbelahendus, mis kaitseb tehisintellekti põhjustatud ohutus- ja turberiskide eest.

Cisco tiim kasutas Codexit suurema osa AI Defense’i ja peaaegu iga uue funktsiooni kirjutamiseks, mida Cisco loob.

See töö peegeldab ka Cisco laiemat rolli tehisintellekti turbe edendamisel. Cisco kuulub juhtivate turbeorganisatsioonide hulka, mis töötavad OpenAI Daybreaki algatusega; see koondab OpenAI mudelid, Codexi ja turbepartnerid, et kiirendada küberkaitset ja tarkvara pidevalt turvata. Selle programmi raames on neil hallatud juurdepääs mudelile GPT‑5.5‑Cyber, mis on mõeldud küberkaitsjatele.

Cisco kasutas Codexit ka oma Defense Squadi loomiseks; see on avatud lähtekoodiga tööriist, mis jõudis ideest arendajate kogukonnani vähem kui ühe nädalaga.

Cisco juhib juba küpset tehnoloogiaorganisatsiooni, kus on käimas mitu tehisintellekti algatust. Codexit ei teinud veenvaks koodi lõpetamine ega pealiskaudne automatiseerimine, vaid autonoomsus. Codex demonstreeris võimet:

• Mõista ja arutleda suurte, omavahel seotud varamute üleselt
• Töötada sujuvalt keerukates keeltes
• Teostada tegelikke töövooge CLI-põhiste autonoomsete kompileeri-testi-paranda-tsüklite kaudu
• Tegutseda olemasolevates ülevaatuse, turbe ja juhtimise raamistikes

Otse OpenAI-ga töötades said Cisco insenerid anda tagasisidet selle kohta, kuidas need võimekused päriskeskkondades toimisid, kujundades valdkondi nagu töövoogude orkestreerimine, turbekontrollid ja pikaajaliste inseneriülesannete tugi — kõik need on ettevõttekasutuse jaoks kriitilised.

Kui Codex oli igapäevasesse inseneritöösse põimitud, hakkasid tiimid seda rakendama mõnes oma kõige keerukamas ja ajamahukamas töövoos:

Hoidlateülene ehituse optimeerimine: Codex analüüsis ehituslogisid ja sõltuvusgraafikuid enam kui 15 omavahel ühendatud varamus, tuvastades puudused. Tulemus: ~20% lühemad koostamisajad ja üle 1500 arendustegevusele kulutatamata jäetud tunni kuus ülemaailmsetes keskkondades.

Defektide parandamine suures ulatuses (CodeWatch): Cisco automatiseeris defektide parandamise Codex-CLI abil, kasutades iteratiivset ja agentset metoodikat suurtes C/C++ koodibaasides. Miski, milleks varem kulus nädalaid käsitsi tööd, valmib nüüd tundidega, pakkudes 10–15 korda suuremat defektide lahendamise võimekust ja lastes inseneridel keskenduda kavandamisele ja valideerimisele.

Raamistike migratsioon päevade, mitte nädalatega: kui Splunki tiimid pidid migreerima mitu kasutajaliidest React 18-lt 19-le, tegi Codex suure osa korduvatest muudatustest autonoomselt, surudes nädalatepikkuse töö päevadesse ja võimaldades inseneridel keskenduda otsustele, mis nõuavad palju kaalutlust.

Cisco andis pidevat tagasisidet tegelikust tootmiskasutusest, mis aitas OpenAI-l kiirendada Codexi valmidust suurte ettevõtete jaoks — eriti sellistes valdkondades nagu nõuetelevastavus, pikaajaliste ülesannete haldus ja lõimimine olemasolevate arendustorudega.

Cisco jaoks lõi koostöö korratava mudeli järgmise põlvkonna tehisintellekti kasutuselevõtuks: sügav tehniline partnerlus, tegelikud töökoormused ja juhtkonna kooskõla esimesest päevast peale.

Täna kasutatakse Codexit mitmes Cisco äriüksuses, parandades tootlikkust, koodi kvaliteeti ja lahenduseni jõudmise aega. Selle asemel et hinnata tööd ainult traditsiooniliste pingutusmõõdikute järgi, küsivad tiimid üha sagedamini: „Kui kaua see Codexi käitus kestab?“