Asana 使用 OpenAI Codex 加速遗留代码迁移

Asana 已成功利用 OpenAI Codex 从 Enzyme（一种过时的测试系统）中迁移出来，在约两周内完成了一个此前预计需要五年时间和 600 万美元的项目。这证明了 AI agent 可以处理大规模代码库变更的能力，让工程师能够专注于更高层次的的技术工作，并使以前不切实际的软件迁移变得切实可行。

Enzyme 移除的技术实现

Asana 的工程团队使用由前沿模型驱动的 Codex 来自动化移除 Enzyme。该过程涉及部署多达四个编码 agent，它们在代码库的不同副本上并行工作。这些 agent 受一个五句长的提示词引导，迁移工作在两周日历时间内的 1.5 周工程投入中完成。

该过程的关键技术细节包括：

• 并行 Agent 执行： 最多四个 agent 同时在不同的代码库副本上运行，以加速工作。
• 提示词策略： 团队发现，简单的指令比复杂的设置更有效。
• 人工介入审查： 工程师每天检查两次进度，并审查每一个提议的变更，以确保质量和准确性。

成本与效率提升

从 Enzyme 迁移到现代前端技术栈实现了显著的成本降低。Asana 报告称，AI 驱动方法的模型和基础设施成本总计约为 12,000 美元，而之前的员工配置计划估计为 600 万美元。

对软件工程的影响

这次迁移的成功改变了 Asana 对长期软件项目的看法。正如 Asana 首席技术官 Amritansh Raghav 所说：“并非每个耗时数年的项目都能缩短至几周。但 agent 可以为工程师提供更多进行技术创作的空间——曾经不可能完成的工作现在变得值得尝试了。”

随着 Enzyme 迁移的完成，Asana 打算将这种基于 agent 的方法应用于其他迁移、重写和性能问题，而这些问题此前被认为需要数年才能解决。