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原文链接：https://openai.com/index/cisco
原文作者：OpenAI
2026年1月20日
思科与 OpenAI 利用 AI 智能体重新定义企业工程
通过广泛部署 Codex，Cisco 将 AI 原生开发作为企业软件构建的核心要素。
数十年来，Cisco 始终致力于构建并运营全球最复杂的任务关键型软件系统。随着生成式 AI 逐步突破实验阶段并掌握真正的运营能力，Cisco 开始专注于自身最擅长的领域：在要求严苛的真实环境中扩展先进技术。
这种思维模式促使 Cisco 与 OpenAI 围绕 Codex 紧密合作，以定义企业级 AI 在软件工程实践中的应用方式 — 以及如何将 Codex 应用于复杂生产环境中的真实、大规模工程任务。
Cisco 并未将 Codex 视为独立的开发人员工具，而是将其直接集成到生产工程工作流中，支持其处理庞大的多代码仓库系统、C/C++ 密集型代码库，以及跨国企业的安全、合规与治理要求。
在此过程中，Cisco 将 Codex 塑造成与开发人员生产力工具存在本质差异的事物：即能够在企业级规模下运行的 AI 工程团队伙伴。
“我一直乐于探索将 Codex 集成至 Cisco 企业软件生命周期工作流的新机遇。与 OpenAI 团队合作，不仅能确保 Codex 实现企业级生产就绪，更是一个收获颇丰的过程。”
在复杂代码库中评估智能体式 AI
Cisco 拥有一个成熟的工程部门，且正在实施多个 AI 计划。Codex 最具吸引力的功能并非代码补全或表层自动化，而是其自主行动力。Codex 展示了以下能力：
- 跨越大型、互联代码仓库完成分析和推理任务
- 流畅地运用复杂语言
- 通过基于 CLI 的自主编译-测试-修复循环，执行实际工作流
- 在现有的审查、安全和治理框架内运行
通过与 OpenAI 直接合作，Cisco 工程师能够对这些功能在实际环境中的表现提供反馈，从而优化工作流编排、安全控制以及支持长期工程任务等领域 — 这些领域对于企业级部署至关重要。
使用 Codex 执行关键工程工作流
一旦 Codex 嵌入日常工程流程，团队便可将其应用于最具挑战性且耗时费力的工作流：
跨代码仓库构建优化程序：Codex 已分析超过 15 个互联代码仓库的构建日志和依赖关系图，以识别低效环节。结果显示：构建时间减少约 20%，全球环境每月可节省超过 1,500 小时的工程工时。
大规模缺陷修复 (CodeWatch)：借助 Codex-CLI，Cisco 通过迭代式智能体执行程序，在大规模 C/C++ 代码库中自动修复缺陷。以往耗时数周的人工操作，现在只需数小时就能完成，缺陷解决吞吐量提高了 10 - 15 倍，确保工程师能够专注于设计和验证工作。
在数天而非数周内完成框架迁移：当 Splunk 团队需要将多个用户界面 (UI) 从 React 18 迁移到 React 19 时，Codex 可自主处理大部分重复性变更，将数周的工作压缩到数天，确保工程师能够集中精力制定决策。
“当我们不再将 Codex 视为一个工具，而是将其视作团队的一员时，就能取得最大的成效。我们使用 Codex 生成并遵循计划文档，以便审查团队理解流程和生成的代码。”
为企业制定 Codex 路线图
Cisco 从实际生产环境中持续获取反馈，助力 OpenAI 加速 Codex 面向大型企业的就绪进程，尤其是合规管理、长期任务管理以及与现有开发管道的集成等方面。
对 Cisco 而言，此次合作为应用下一代 AI 构建了可重复的模式：深度技术合作、实际工作负载以及从初始阶段就与领导层步调一致。
“Codex 已成为我们面向未来设计 AI 辅助开发和运维流程的关键助力。”
在未来几个月里，Cisco 和 OpenAI 将继续围绕 Codex 及其他领域密切合作，以推进双方实现企业级 AI 原生工程的共同使命。
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