Cisco და OpenAI Codex-ით საწარმოო ინჟინერიას ცვლიან
Codex-ის ფართოდ დანერგვით Cisco-მ AI-ნატივური განვითარება საწარმოო პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნის ძირითად ნაწილად აქცია.
შედეგები
95%+
Codex-ის მიერ დაწერილი ახალი AI ფუნქციებიდან
შედეგები
10-15x
დეფექტების აღმოფხვრის მწარმოებლურობის ზრდა Codex CLI-ის გამოყენებით
შედეგები
1,500+
თვეში დაზოგილი საინჟინრო საათები
ათწლეულების განმავლობაში Cisco აშენებდა და მართავდა მსოფლიოში ერთ-ერთ ყველაზე რთულ, კრიტიკული მნიშვნელობის მქონე პროგრამულ სისტემებს. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საცდელი ეტაპიდან რეალურ ფუნქციონირებამდე განვითარების კვალდაკვალ, Cisco-მ ყურადღება გაამახვილა იმაზე, რაც ყველაზე კარგად იცის: მოწინავე ტექნოლოგიების მასშტაბირება რთულ, მაღალი მოთხოვნების მქონე რეალურ გარემოში.
ეს მიდგომა უკვე აყალიბებს იმას, თუ როგორ ქმნის Cisco ახალ პროდუქტებს, მათ შორის AI Defense-ს, სადაც Codex-მა კრიტიკული საინჟინრო სამუშაო რამდენიმე კვარტლიდან კვირებამდე შეამცირა.
იმის ნაცვლად, რომ Codex ცალკე დეველოპერულ ინსტრუმენტად განეხილა, Cisco-მ მისი პირდაპირ საწარმოო საინჟინრო სამუშაო პროცესებში ინტეგრირება დაიწყო, სადაც ის მუშაობდა უზარმაზარ მრავალრეპოზიტორიუმიან სისტემებთან, C/C++-ზე ძლიერ დამოკიდებულ კოდურ ბაზებთან და გლობალური საწარმოს უსაფრთხოების, შესაბამისობისა და მმართველობის მოთხოვნებთან.
ამ პროცესში Cisco-მ ხელი შეუწყო Codex-ის ჩამოყალიბებას ისეთ რამედ, რაც ფუნდამენტურად განსხვავდება დეველოპერის პროდუქტიულობის ინსტრუმენტისგან: AI საინჟინრო თანაგუნდელად, რომელსაც საწარმოო მასშტაბით მოქმედება შეუძლია.
"მომწონდა ახალი შესაძლებლობების აღმოჩენა Codex-ის Cisco-ის საწარმოს პროგრამული უზრუნველყოფის სასიცოცხლო ციკლის სამუშაო პროცესებში ინტეგრირებისთვის. OpenAI-ის გუნდთან თანამშრომლობა Codex-ის კორპორაციული წარმოების რეჟიმისთვის მოსამზადებლად, ასევე ძალიან ნაყოფიერი და სასიამოვნო გამოცდილება იყო."
Cisco-ს მუშაობა AI Defense-ზე აჩვენებს, როგორ შეიძლება გამოიყურებოდეს ეს მოდელი პრაქტიკაში. AI Defense არის Cisco-ს სრული AI უსაფრთხოების გადაწყვეტა, რომელიც იცავს AI-ის მიერ წარმოქმნილი უსაფრთხოებისა და დაცულობის რისკებისგან.
Cisco-ს გუნდმა Codex გამოიყენა AI Defense-ის უმეტესი ნაწილისა და Cisco-ს მიერ შექმნილი თითქმის ყველა ახალი ფუნქციის დასაწერად.
„ფუნქციები, რომელთა მომხმარებლებისთვის მიწოდებასაც რამდენიმე კვარტალი დასჭირდებოდა, რამდენიმე კვირაში მზად გახდა.“
ეს სამუშაო ასევე ასახავს Cisco-ს უფრო ფართო როლს AI უსაფრთხოების განვითარებაში. Cisco ერთ-ერთია წამყვან უსაფრთხოების ორგანიზაციებს შორის, რომლებიც OpenAI-ის Daybreak ინიციატივასთან მუშაობენ; ის აერთიანებს OpenAI-ის მოდელებს, Codex-სა და უსაფრთხოების პარტნიორებს კიბერთავდაცვის დასაჩქარებლად და პროგრამული უზრუნველყოფის უწყვეტად დასაცავად. ამ პროგრამის ფარგლებში მათ აქვთ მართული წვდომა GPT‑5.5‑Cyber‑ზე, მოდელზე კიბერდამცველებისთვის.
Cisco-მ ასევე გამოიყენა Codex თავისი Defense Squad-ის შექმნაში დასახმარებლად — ღია კოდის ინსტრუმენტი, რომელიც იდეიდან დეველოპერთა საზოგადოებამდე ერთ კვირაზე ნაკლებ დროში მივიდა.
Cisco უკვე მართავს ჩამოყალიბებულ საინჟინრო ორგანიზაციას, სადაც მრავალი ხელოვნური ინტელექტის ინიციატივა ხორციელდება. Codex-ს მიმზიდველს ხდიდა არა კოდის დასრულება ან ზედაპირული დონის ავტომატიზაცია, არამედ აგენტურობა. Codex-მა აჩვენა შემდეგი შესაძლებლობები:
- გაეგო და ემსჯელა დიდ, ურთიერთდაკავშირებულ რეპოზიტორიუმებზე
- თავისუფლად ემუშავა რთულ ენებში
- შეესრულებინა რეალური სამუშაო პროცესები CLI-ზე დაფუძნებული, ავტონომიური compile-test-fix ციკლებით
- ემოქმედა არსებულ მიმოხილვის, უსაფრთხოებისა და მმართველობის ჩარჩოებში
OpenAI-თან უშუალო მუშაობით Cisco-ს ინჟინრებმა შეძლეს უკუკავშირის მიცემა იმაზე, თუ როგორ მუშაობდა ეს შესაძლებლობები რეალურ გარემოებში, რითაც ჩამოაყალიბეს ისეთი სფეროები, როგორიცაა სამუშაო პროცესების ორკესტრაცია, უსაფრთხოების კონტროლები და გრძელვადიანი საინჟინრო ამოცანების მხარდაჭერა — ყველა მათგანი კრიტიკულია საწარმოო გამოყენებისთვის.
როგორც კი Codex ყოველდღიურ საინჟინრო სამუშაოში ჩაშენდა, გუნდებმა მისი გამოყენება ყველაზე რთულ და დროის მომთხოვნ სამუშაო პროცესებზე დაიწყეს:
რეპოზიტორიუმებს შორის აგების ოპტიმიზაცია:Codex-მა გააანალიზა აგების ლოგები და დამოკიდებულებების გრაფიკები 15-ზე მეტ ურთიერთდაკავშირებულ რეპოზიტორიაში, რის შედეგადაც მოახდინა არაეფექტური პროცესების იდენტიფიცირება. შედეგი: აგების დროის ~20%-ით შემცირება და თვეში 1,500-ზე მეტი დაზოგილი საინჟინრო საათი გლობალურად.
დეფექტების მასშტაბური აღმოფხვრა (CodeWatch): Cisco-მ Codex-CLI-ის გამოყენებით მოახდინა დეფექტების შეკეთების ავტომატიზაცია, რაც ხორციელდება იტერაციული, აგენტური შესრულების პრინციპით მასშტაბურ C/C++ კოდის ბაზებზე. რაც ადრე კვირების განმავლობაში ადამიანურ ძალისხმევას მოითხოვდა, ახლა რამდენიმე საათში სრულდება. შედეგად, დეფექტების აღმოფხვრის გამტარუნარიანობა 10-15-ჯერ გაიზარდა, რაც ინჟინრებს საშუალებას აძლევს, ფოკუსირდნენ სისტემის დიზაინსა და ვალიდაციაზე.
ფრეიმვორკების მიგრაციები დღეებში, არა კვირებში: როდესაც Splunk-ის გუნდებს რამდენიმე UI-ის React 18-დან 19-ზე გადატანა დასჭირდათ, Codex-მა განმეორებადი ცვლილებების დიდი ნაწილი ავტონომიურად შეასრულა, კვირების სამუშაო დღეებამდე შეამცირა და ინჟინრებს განსჯაზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებებზე კონცენტრირების საშუალება მისცა.
„ყველაზე დიდი წინსვლა მაშინ ვიგრძენით, როდესაც შევწყვიტეთ Codex-ის, როგორც უბრალო ინსტრუმენტის აღქმა და დავიწყეთ მისი განხილვა გუნდის წევრად. Codex-ს ვიყენებთ გეგმის დოკუმენტის შესაქმნელად და შესასრულებლად, რაც განმხილველ ჯგუფს საშუალებას აძლევს, უფრო მარტივად აღიქვას სამუშაო პროცესი და გენერირებული კოდი“.
Cisco უწყვეტ უკუკავშირს აწვდიდა რეალური საწარმოო გამოყენებიდან, რაც OpenAI-ს Codex-ის დიდი საწარმოებისთვის მზადყოფნის დაჩქარებაში დაეხმარა — განსაკუთრებით ისეთ სფეროებში, როგორიცაა შესაბამისობა, გრძელვადიანი ამოცანების მართვა და არსებულ განვითარების კონვეიერებთან ინტეგრაცია.
Cisco-სთვის ამ თანამშრომლობამ შექმნა გამეორებადი მოდელი შემდეგი თაობის AI-ის მისაღებად: ღრმა ტექნიკური პარტნიორობა, რეალური დატვირთვები და ხელმძღვანელობის თანხვედრა პირველივე დღიდან.
დღეს Codex გამოიყენება Cisco-ს რამდენიმე ბიზნესერთეულში და აუმჯობესებს პროდუქტიულობას, კოდის ხარისხსა და გადაწყვეტამდე მისვლის დროს. იმის ნაცვლად, რომ სამუშაო მხოლოდ ძალისხმევის ტრადიციული საზომებით შეაფასონ, გუნდები სულ უფრო ხშირად სვამენ კითხვას: „რამდენ ხანს გასტანს Codex-ის ეს გაშვება?“
„Codex გახდა მნიშვნელოვანი ნაწილი იმისა, თუ როგორ წარმოგვიდგენია AI-ით მხარდაჭერილი დეველოპმენტი და ოპერაციები მომავალში.“
