思科携手OpenAI，用AI重塑企业代码开发与维护

思科（Cisco）与OpenAI正式宣布深化合作，将Codex——OpenAI旗下具备强大代码理解与生成能力的AI模型——全面整合进企业级软件开发生命周期。这不是一次简单的工具升级，而是对工程团队工作方式的根本性重构。

过去，工程师面对跨仓库的依赖冲突、老旧代码的兼容性问题、构建失败的海量日志时，往往要花数小时甚至数天手动排查。现在，思科的开发团队直接在终端输入自然语言指令，比如“找出所有使用已弃用API的模块并自动更新”，Codex就能自动连接十几个代码库，分析依赖关系、识别风险点，并提交经过验证的修复方案。

“它不再只是帮你补全一行代码，而是能帮你把整个任务做完。”思科工程副总裁Ching Ho表示。Codex已深度嵌入思科的CI/CD流水线，能在不打断现有安全审计、代码审查和合规流程的前提下，自主执行“编译→测试→修复→再提交”的闭环操作。所有生成的代码都会经过内部安全扫描和人工复核，确保符合企业级标准。

真实成果：省下1500小时，修复效率提升15倍

落地效果远超预期。在一次针对构建系统的大规模优化中，Codex分析了超过15个相互关联的代码仓库的构建日志和依赖图谱，精准定位出重复编译、冗余依赖和缓存失效等低效环节。结果：整体构建时间缩短20%，每月为工程团队节省超过1500小时——相当于一个完整团队全职投入两周的工作量。

在缺陷修复方面，思科团队通过Codex-CLI工具，实现了对数千个代码库中同类漏洞的批量修复。过去需要数周人工排查和修改的跨服务安全补丁，现在几小时内就能完成。缺陷处理吞吐量提升10至15倍，工程师不再被困在重复性劳动中，转而聚焦于架构设计和用户体验优化。

一次迁移，从数周缩短到几天

去年，Splunk团队需要将核心前端界面从React 18升级到React 19。这涉及数百个组件的API变更、生命周期方法调整和样式迁移，传统方式预计耗时6周以上。在引入Codex后，团队仅需提供迁移指南和关键边界条件，AI便自动识别并修改了超过80%的文件，最终仅用不到5天完成全部变更，且一次通过测试。

“我们没有完全依赖AI，而是把它当作一个超级助理。”Splunk前端负责人表示，“它负责机械性修改，我们负责判断逻辑是否合理。效率翻了三倍，错误率反而更低。”

不只是工具，是团队的新成员

思科的工程师们已经开始习惯与Codex“协作”。有人会先让它生成几种可能的解决方案，再人工选择最优路径；有人用它写单元测试骨架，再手动补充边界条件；还有团队用它自动生成文档注释，确保新旧代码风格统一。

更重要的是，Codex的学习能力在持续进化。思科团队每天提交的反馈——哪些修改被采纳、哪些被否决、哪些语义理解偏差——都在反向训练模型，让它更懂思科的代码风格、工程规范和业务语境。这不是“AI取代人”，而是“人+AI”形成新的高效协作模式。

未来：AI不再是辅助，而是基础设施

这场合作的真正意义，不在于某个功能有多炫，而在于它证明了：在大型企业复杂的工程体系中，AI可以安全、稳定、规模化地成为日常开发的基础设施。思科正推动这一模式在内部全面推广，未来将覆盖网络配置自动化、API文档生成、运维脚本编写等更多场景。

OpenAI与思科的联手，不是一次营销事件，而是一场静悄悄的工程革命。它让开发者从“写代码的人”回归到“解决问题的人”。而这一切，正在真实发生，就在你我每天使用的网络设备背后。