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原文链接：https://openai.com/index/cisco
原文作者：OpenAI
发布于 2026年1月20日
思科与OpenAI通过AI代理重塑企业工程新格局
通过广泛部署Codex，思科将AI原生开发作为企业软件构建的核心部分。
几十年来，思科一直构建和运营着世界上一些最复杂、任务关键型的软件系统。随着生成式AI从实验阶段成熟到具备真正的操作能力，思科充分利用了其最擅长的领域：在要求严苛的现实环境中扩展先进技术。
正是这种思维方式促使思科开始与OpenAI密切合作，围绕Codex展开工作，帮助定义企业级的软件工程AI在实践中应有的样子——以及Codex如何应用于复杂生产环境中真实的大规模工程工作。
思科没有将Codex视为一个独立的开发者工具，而是开始将其直接集成到生产工程工作流程中，将其应用于庞大的多代码库系统、以C/C++为主的代码库，以及全球企业的安全、合规和治理要求中。
在此过程中，思科帮助将Codex塑造成了与开发者生产力工具截然不同的东西：一个能够在企业规模上运行的AI工程团队成员。
“我很高兴能发现将Codex集成到思科企业软件生命周期工作流程中的新机会。与OpenAI团队合作使Codex为企业生产做好准备，这同样令人欣慰。”
评估复杂代码库中的代理式AI
思科已经拥有成熟的工程组织，并有多个AI项目正在进行中。使Codex引人注目之处不在于代码补全或表面自动化，而在于代理能力 (agency)。Codex展现出了以下能力：
- 理解并跨大型、相互关联的代码库进行推理
- 熟练地使用复杂语言工作
- 通过基于CLI的、自主的编译-测试-修复循环来执行真实工作流程
- 在现有审查、安全和治理框架内操作
通过与OpenAI直接合作，思科工程师能够反馈这些功能在真实环境中的表现，从而影响工作流程编排、安全控制以及对长期工程任务的支持——这些对企业应用至关重要。
将Codex用于关键工程工作流程
一旦Codex嵌入到日常工程工作中，团队就开始将其应用于一些最具挑战性和最耗时的流程中：
跨代码库构建优化：Codex分析了跨越15个以上互联代码库的构建日志和依赖图，识别出效率低下的地方。结果是：在全球环境中，构建时间减少了约20%，每月节省了超过1500个工程工时。
大规模缺陷修复 (CodeWatch)：使用Codex-CLI，思科通过在大型C/C++代码库上进行迭代、代理式执行，实现了缺陷修复的自动化。过去需要数周手动完成的工作现在只需数小时即可完成，缺陷解决吞吐量提高了10-15倍，使工程师能够专注于设计和验证。
数天而非数周完成框架迁移：当Splunk团队需要将多个UI从React 18迁移到19时，Codex自主处理了大部分重复性变更，将数周的工作压缩到几天内完成，使工程师能够集中精力处理需要判断力的决策。
“最大的收获是当我们停止将Codex视为一个工具，而是开始将其视为团队的一员时。我们使用Codex来生成和遵循计划文档，使审查团队更容易理解流程和生成的代码。”
塑造Codex的企业路线图
思科从实际生产使用中提供了持续的反馈，帮助OpenAI加速了Codex为大型企业做好的准备——特别是在合规性、长期任务管理以及与现有开发管道的集成等方面。
对于思科而言，这次合作建立了一种可复制的模式来采用下一代AI：从第一天开始就进行深入的技术合作、真实的工作负载和领导层的协调一致。
“Codex已经成为我们未来思考AI辅助开发和运维方式中一个有意义的部分。”
在接下来的几个月里，思科和OpenAI将继续在Codex及其他方面紧密合作，以推进他们共同的使命：实现企业规模的AI原生工程。
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