Binago ng Cisco at OpenAI ang enterprise engineering sa Codex

Sa loob ng mga dekada, binuo at pinatakbo ng Cisco ang ilan sa mga pinakakumplikado at pinakamahalaga sa misyon na mga software system sa mundo. Habang umunlad ang generative AI mula sa eksperimento tungo sa tunay na kakayahang pang-operasyon, pinagtibay ng Cisco ang lakas na pinakakilala nito: ang pagpapalawak ng advanced na teknolohiya sa mahihirap at totoong-mundo na kapaligiran.

Hinuhubog na ng pamamaraang iyon kung paano bumubuo ang Cisco ng mga bagong produkto, kabilang ang AI Defense, kung saan nakatulong ang Codex na paikliin ang kritikal na gawaing engineering mula sa ilang quarter tungo sa ilang linggo.

Sa halip na ituring ang Codex bilang isang hiwalay na developer tool, sinimulan ng Cisco na isama ito nang direkta sa mga production engineering workflow—hinaharap ang malalaking multi-repository system, mga codebase na dominado ng C/C++, at ang mahigpit na pangangailangan sa seguridad, compliance, at governance ng isang pandaigdigang enterprise.

Sa proseso, tinulungan ng Cisco na hubugin ang Codex tungo sa isang bagay na lubos na naiiba mula sa tool sa produktibidad ng developer: isang kasamahan sa AI engineering na may kakayahang gumana sa antas ng enterprise.

Ipinapakita ng trabaho ng Cisco sa AI Defense kung ano ang maaaring anyo ng modelong iyon sa aktwal na paggamit. Ang AI Defense ay end-to-end na solusyon sa seguridad ng AI ng Cisco na nagpoprotekta laban sa mga panganib sa kaligtasan at seguridad na dulot ng AI.

Ginamit ng team ng Cisco ang Codex para isulat ang karamihan ng AI Defense at halos bawat bagong feature na binubuo ng Cisco.

Ipinapakita rin ng gawaing ito ang mas malawak na papel ng Cisco sa pagsusulong ng seguridad ng AI. Kabilang ang Cisco sa mga nangungunang organisasyong panseguridad na nakikipagtulungan sa inisyatibang Daybreak ng OpenAI, na pinagsasama ang mga modelo ng OpenAI, Codex, at mga kasosyo sa seguridad upang pabilisin ang depensa sa cyber at patuloy na panatilihing ligtas ang software. Bilang bahagi ng programang ito, mayroon silang pinamamahalaang pag-access sa GPT‑5.5‑Cyber, isang modelo para sa mga tagapagtanggol sa cyber.

Ginamit din ng Cisco ang Codex para tumulong sa pagbuo ng kanilang Defense Squad, isang open-source na tool na nakarating mula sa pagbuo ng ideya hanggang sa komunidad ng mga developer sa loob ng wala pang isang linggo.

Nagpapatakbo na ang Cisco ng isang mature na organisasyon sa engineering na may maraming inisyatibo sa AI na ginagamit. Hindi simpleng code completion o pang-ibabaw na automation ang dahilan kung bakit naging kapansin-pansin ang Codex, kundi ang agency nito. Ipinakita ng Codex ang kakayahang:

• Unawain at mangatwiran sa malalaki at magkakaugnay na repository
• Magtrabaho nang mahusay sa mga kumplikadong wika
• Magsagawa ng mga totoong daloy ng trabaho sa pamamagitan ng mga loop na nakabatay sa CLI, awtonomong compile-test-fix
• Gumagana sa loob ng mga umiiral na balangkas ng pagsusuri, seguridad, at pamamahala

Sa pamamagitan ng direktang pakikipagtulungan sa OpenAI, naibigay ng mga Cisco engineer ang kanilang feedback sa kung paano gumagana ang mga kakayahan sa totoong mundo, na nakatulong sa workflow orchestration, security controls, at suporta sa mga pangmatagalang gawain sa engineering, mga bagay na mahalaga para sa enterprise na paggamit.

Kapag na-embed na ang Codex sa pang-araw-araw na engineering work, sinimulan itong ilapat ng mga team sa ilan sa kanilang pinakamahirap at pinakamatagal na mga daloy ng trabaho:

Pag-optimize ng cross-repo build: Sinuri ng Codex ang mga build log at dependency graph sa mahigit 15 magkakaugnay na repositoryo, na tinutukoy ang mga kawalan ng kahusayan. Ang kinalabasan: mga 20% mas maikling oras ng build at higit sa 1,500 oras sa engineering ang nai-save kada buwan sa mga global environment.

Pag-ayos ng depekto sa malakihang saklaw (CodeWatch): Gamit ang Codex-CLI, awtomatikong inayos ng Cisco ang mga depekto sa pamamagitan ng paulit-ulit at agentic na pagpapatupad sa malalaking C/C++ codebase. Ang dating linggong effort ng manu-manong trabaho, ngayon natatapos sa ilang oras, na nagreresulta sa 10–15× na mas mataas na throughput sa pag-aayos ng mga depekto at nagbibigay-laya sa mga engineer na magpokus sa disenyo at validation.

Mga paglipat ng framework sa loob ng mga araw, hindi mga linggo: Nang kailangan ng mga team ng Splunk na ilipat ang maraming UI mula sa React 18 patungo sa 19, awtonomong hinawakan ng Codex ang karamihan ng mga paulit-ulit na pagbabago, pinaiikli ang mga linggo ng trabaho sa loob ng mga araw at hinahayaang magpokus ang mga engineering sa mga desisyong nangangailangan ng masusing paghatol.

Nagbigay ang Cisco ng tuloy-tuloy na feedback mula sa aktwal na paggamit sa production na tumulong sa OpenAI na pabilisin ang kahandaan ng Codex para sa malalaking enterprise—lalo na sa mga larangan tulad ng pagsunod sa regulasyon, pamamahala ng mga pangmatagalang gawain, at integrasyon sa mga umiiral na development pipeline.

Para sa Cisco, ang kolaborasyon ay nagtatag ng isang mauulit na modelo para sa pag-aampon ng susunod na henerasyon ng AI: malalim na teknikal na pakikipagpartner, totoong mga workload, at pagkakahanay ng pamumuno mula pa noong unang araw.

Sa kasalukuyan, ginagamit ang Codex sa maraming yunit ng negosyo ng Cisco, na nagpapahusay sa produktibidad, kalidad ng kodigo, at oras ng paglutas. Sa halip na sukatin ang trabaho batay lamang sa mga tradisyonal na pamantayan ng pagsisikap, mas madalas nang tinatanong ng mga team, “Gaano katagal ira-run ang Codex na iyon?”