乐天集成 OpenAI Codex 提升工程效率

乐天已将 OpenAI Codex 集成到其工程工作流中，以加速软件交付和事件响应，同时保持安全标准。此集成使平均恢复时间（MTTR）约降低 50%，并能够将复杂项目的开发周期从数个季度压缩至数周。

加速事件响应并降低 MTTR

乐天使用 Codex 缩短系统警报到问题解决的时间。通过将 Codex 与 KQL（Azure 的日志和遥测查询系统）集成，工程师能够更高效地监控 API、分析信号并识别根本原因。

SRE（站点可靠性工程）团队不再手动编写查询、日志和补丁，而是使用 Codex 提出修复建议并加速补救。该方法将平均恢复时间（MTTR）降低约 50%，使乐天修复生产问题的速度提升至原来的两倍。

在 CI/CD 中自动化安全与合规

为防止部署瓶颈，乐天将 Codex 直接集成到 CI/CD 流水线中，实现代码审查和漏洞检查的自动化。系统通过将内部编码原则和标准输入到 Codex 工作流，确保所有代码更改符合公司特定的期望。

正如乐天 AI for Business 业务部总经理 Yusuke Kaji 所言：

“我们向 Codex 提供内部编码原则。使用相同的原则，它会审查代码是否符合我们的标准。”

此自动化确保安全检查始终如一地执行，在提升交付速度的同时不降低工程标准。

扩展自主全栈开发

乐天使用 Codex 执行大型且需求模糊的项目，从最初的规格到可运行的实现，降低对完美定义需求的依赖。这一 “AI 化” 策略使模型能够自行解释部分需求并生成可用的产出。

在一个具体案例中，乐天使用 Codex 为现有的基于网页的 AI 代理服务构建移动应用版本。Codex 完成了全栈实现，包含：

• 一个 Python/FastAPI 后端
• 一个 Swift/SwiftUI iOS 应用
• 所有必要的后端 API

该项目在没有逐步人工指示的情况下完成，将开发周期从一个季度压缩至数周。

工程角色的演进

随着 Codex 的采用，乐天正将工程师的主要职责从手动代码审查转向规格编写与验证。重点转向定义明确的目标并建立可衡量的标准，以验证 AI 生成的输出。

为推动这一转变，乐天在工程、产品及非技术团队中开展了实践工作坊，以在全公司范围内推广自主开发的使用。