Rakuten 通过 Codex 将问题修复速度提升一倍

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原文链接：https://openai.com/index/rakuten

原文作者：OpenAI

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Rakuten⁠（在新窗口中打开）是一家全球创新公司，业务遍及电子商务、金融科技和移动通信领域，为海量消费者和商家提供服务。Rakuten 全球拥有 30,000 名员工，其工程团队在一个庞大而复杂的生态系统中进行软件开发，速度和可靠性都至关重要。

因此，Rakuten 商业人工智能总经理 Yusuke Kaji 在过去一年中一直致力于将代理工作流更深入地融入团队规划、构建和验证软件的流程中。OpenAI 的编码代理 Codex⁠已成为 Rakuten 工程栈的核心部分，特别是在公司需要在不牺牲安全性的前提下加快速度的领域。

在过去一年中，Rakuten 的工程师在运营和软件交付方面使用了 Codex，以压缩事件响应时间（包括平均恢复时间，即 MTTR，减少约 50%）、通过自动化代码审查和漏洞检查来加强 CI/CD，并支持在复杂项目中进行更自主的开发。

Kaji 表示：“我们不仅仅关心快速生成代码。我们关心安全地交付。没有安全的速度不是成功。”

Rakuten 工程团队的 AI 议程清晰且专注于运营。Kaji 将这项工作围绕三个团队共同努力的优先事项来阐述：

• 更快构建（“速度！！速度！！速度！”）： 团队在运营工作流中使用 Codex，包括基于 KQL 的监控和诊断，以加速根本原因分析和修复，帮助将 MTTR 压缩高达 50%。
• 更安全地构建（“把事情做好”）： Codex 在 CI/CD 中用于代码审查和漏洞检查，自动应用内部标准，使团队能够在有安全保障的情况下快速发布。
• 更智能地运营（“AI 化”）： Codex 将更大、更模糊的项目从规范推进到可行的实现，减少对完美定义的约定的依赖，实现更自主的执行，并最终 将季度级的努力压缩到几周内完成。

Codex 作为更广泛工具集中的一个可靠代理，直接契合每个优先事项，在速度、安全性和自主性带来复合价值的地方发挥作用。

Rakuten 的速度不仅包括开发速度，还包括恢复速度。

团队使用 KQL（Azure 的日志和遥测查询系统）来监控 API 和分析信号。Codex 与这些工作流协同工作，帮助识别根本原因并提出修复建议，缩短了从警报到解决之间的时间。

从站点可靠性工程（SRE）的角度来看，这缩短了从检测到修复的路径。工程师不再需要手动拼接查询、日志和补丁，而是可以专注于验证和部署修复。

Rakuten 估计，当问题发生时，这种方法可以 将 MTTR 大约降低 50%。或者更简单地说：当出现问题时，Rakuten 使用 Codex 将问题修复速度提升了一倍。

随着发布速度的加快，审查和部署可能成为瓶颈。Rakuten 通过将 Codex 直接集成到其 CI/CD 管道中来解决这个问题。

在更改进入生产环境之前，Codex 会执行代码审查和漏洞检查。Rakuten 将内部编码原则和标准输入到这些工作流中，以确保审查符合公司期望。

Kaji 表示：“我们将内部编码原则提供给 Codex。使用相同的原则，它会审查代码是否符合我们的标准。”

结果是：安全检查能够一致且自动地进行，使团队能够更快地行动，同时不降低标准。

Rakuten 的第三个优先事项——AI 化——侧重于自主性。Codex 不仅用于审查和维护，还用于端到端地执行更大、更模糊的项目。Codex 不要求完美的规范，而是可以从部分需求开始，生成可用的工件。

Kaji 说：“最新的 Codex 模型能够‘意会’。即使需求没有完全明确，它也能理解我们想要构建的东西。”

一个例子是：构建现有基于 Web 的 AI 代理服务的移动应用程序版本。Codex 实现了整个规范，涉及全栈实现，包括 Python/FastAPI 后端和 Swift/SwiftUI iOS 应用程序，以及所有后端 API，无需分步人工指导。Codex 将该项目的开发时间从一个季度缩短到了几周。

随着 Codex 承担更多的代码生成工作，Rakuten 将工程师的角色转变为编写更清晰的规范和根据可衡量的标准验证输出。

Kaji 表示：“我们的角色不再是检查每一行代码。我们的角色是清楚地定义我们想要什么，并建立验证它的方法。”

Rakuten 通过面向工程、产品和非技术团队的实践研讨会支持了这一转变——促使 Codex 在帮助团队更快地发布、更安全地运营以及在整个组织中扩展自主开发方面发挥核心作用。

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