Cisco un OpenAI pārdefinē uzņēmumu inženieriju ar Codex
Plaši ieviešot Codex, Cisco padarīja MI izstrādi par galveno uzņēmuma programmatūras izstrādes sastāvdaļu.
Rezultāti
95%+
No jaunajām MI funkcijām, ko uzrakstījis Codex
Rezultāti
10-15x
Defektu novēršanas caurlaidspējas pieaugums, izmantojot Codex CLI
Rezultāti
1,500+
Ietaupītās inženierijas stundas mēnesī
Gadu desmitiem Cisco ir veidojis un darbojies ar dažām no pasaules sarežģītākajām, misijai kritiski svarīgajām programmatūras sistēmām. Kad ģeneratīvais MI no eksperimentēšanas attīstījās līdz reālām operacionālām spējām, Cisco izmantoja savu pieredzi: mērogot progresīvas tehnoloģijas sarežģītās, reālās pasaules vidēs.
Šī pieeja jau ietekmē to, kā Cisco veido jaunus produktus, ieskaitot AI Defense, kur Codex palīdzēja saīsināt kritisku inženierijas darbu no vairākiem ceturkšņiem līdz nedēļām.
Tā vietā, lai uztvertu Codex kā atsevišķu izstrādātāja rīku, Cisco sāka to tieši integrēt produkcijas inženierijas darbplūsmās, pakļaujot to masīvām vairāku repozitoriju sistēmām, kodbāzēm ar lielu C/C++ īpatsvaru un globāla uzņēmuma drošības, atbilstības un pārvaldības prasībām.
Šajā procesā Cisco palīdzēja Codex izveidot par kaut ko fundamentāli atšķirīgu no izstrādātāju produktivitātes rīka: MI inženierijas komandas biedru, kas spēj darboties uzņēmuma mērogā.
"Man ir paticis atklāt jaunas iespējas integrēt Codex Cisco uzņēmuma programmatūras dzīves cikla darbplūsmās. Sadarbība ar OpenAI komandu, lai sagatavotu Codex uzņēmuma ražošanai, arī ir bijusi vērtīga."
Cisco darbs pie AI Defense parāda, kā šis modelis var izskatīties praksē. AI Defense ir Cisco pilna cikla MI drošības risinājums, kas aizsargā pret drošuma un drošības riskiem, ko ievieš MI.
Cisco komanda izmantoja Codex, lai uzrakstītu lielāko daļu AI Defense un gandrīz ikvienu jaunu funkciju, ko Cisco izstrādā.
„Funkcijas, kuru nonākšanai līdz klientiem būtu vajadzīgi vairāki ceturkšņi, tika piegādātas dažu nedēļu laikā.”
Šis darbs atspoguļo arī Cisco plašāko lomu MI drošības attīstībā. Cisco ir viena no vadošajām drošības organizācijām, kas strādā ar OpenAI Daybreak iniciatīvu, kura apvieno OpenAI modeļus, Codex un drošības partnerus, lai paātrinātu kiberaizsardzību un nepārtraukti nodrošinātu programmatūras drošību. Šīs programmas ietvaros viņiem ir pārvaldīta piekļuve GPT‑5.5‑Cyber — modelim kiberaizsardzības speciālistiem.
Cisco izmantoja Codex arī, lai palīdzētu izveidot savu Defense Squad — atvērtā pirmkoda rīku, kas no idejas nonāca izstrādātāju kopienā mazāk nekā vienas nedēļas laikā.
Cisco jau vada nobriedušu inženierijas organizāciju ar vairākām MI iniciatīvām, kas pašlaik tiek īstenotas. Tas, kas Codex padarīja pievilcīgu, nebija koda pabeigšana vai virspusēja automatizācija, bet autonomija. Codex parādīja spēju:
- Izprast un spriest par lieliem, savstarpēji saistītiem repozitorijiem
- Brīvi strādāt sarežģītās valodās
- Izpildīt reālas darbplūsmas, izmantojot CLI balstītas autonomas kompilēšanas, testēšanas un labošanas cilpas
- Darboties esošajos pārskatīšanas, drošības un pārvaldības ietvaros
Strādājot tieši ar OpenAI, Cisco inženieri varēja sniegt atsauksmes par to, kā šīs spējas darbojas reālās vidēs, veidojot tādas jomas kā darbplūsmu orķestrācija, drošības kontroles un atbalsts ilgstošiem inženierijas uzdevumiem — tas viss ir kritiski svarīgi uzņēmumu lietojumam.
Kad Codex bija iestrādāts ikdienas inženierijas darbā, komandas sāka to izmantot vairākās savās sarežģītākajās un laikietilpīgākajās darbplūsmās:
Starp repozitoriju veidošanas optimizācija: Codex analizēja veidošanas žurnālus un atkarību grafus vairāk nekā 15 savstarpēji saistītos repozitorijos, identificējot trūkumus. Rezultāts: ~20 % būvēšanas laika samazinājums un vairāk nekā 1500 inženieru stundu ietaupījums mēnesī visās globālajās vidēs.
Defektu novēršana plašā mērogā (CodeWatch): izmantojot Codex-CLI, Cisco automatizēja defektu labošanu ar iteratīvu, aģentisku izpildi lielapjoma C/C++ kodu bāzēs. Tas, kas agrāk prasīja nedēļām ilgu manuālu darbu, tagad tiek paveikts dažu stundu laikā, nodrošinot 10–15× defektu novēršanas caurlaidspējas pieaugumu un ļaujot inženieriem koncentrēties uz izstrādi un validāciju.
Ietvaru migrācija dienās, nevis nedēļās: Kad Splunk komandām vajadzēja migrēt vairākas lietotāja saskarnes no React 18 uz 19, Codex autonomi paveica lielāko daļu atkārtoto izmaiņu, saīsinot nedēļu ilgu darbu līdz pāris dienām un ļaujot inženieriem koncentrēties uz lēmumiem, kuros vajadzīgs vērtējums.
“Lielākie ieguvumi radās, kad mēs pārstājām domāt par Codex kā par rīku un sākām to uztvert kā komandas daļu. Mēs izmantojam Codex, lai izveidotu un sekotu plāna dokumentam, kas ļauj pārskatīšanas komandai vieglāk saprast gan procesu, gan ģenerēto kodu.
Cisco sniedza nepārtrauktas atsauksmes no reālas produkcijas izmantošanas, kas palīdzēja OpenAI paātrināt Codex gatavību lieliem uzņēmumiem — īpaši tādās jomās kā atbilstība, ilgstošu uzdevumu pārvaldība un integrācija ar esošajiem izstrādes konveijeriem.
Cisco šī sadarbība izveidoja atkārtojamu modeli nākamās paaudzes MI ieviešanai: dziļa tehniskā partnerība, reālas darba slodzes un vadības saskaņotība jau no pirmās dienas.
Šodien Codex tiek izmantots vairākās Cisco biznesa vienībās, uzlabojot produktivitāti, koda kvalitāti un problēmu atrisināšanas laiku. Tā vietā, lai darbu novērtētu tikai pēc tradicionāliem piepūles mēriem, komandas arvien biežāk jautā: „Cik ilgi darbosies šis Codex uzdevums?“
“Codex ir kļuvis par nozīmīgu daļu no tā, kā mēs domājam par MI atbalstītu izstrādi un darbībām nākotnē.”
