Asana 使用 OpenAI Codex 加速舊代碼遷移

Asana 已成功利用 OpenAI Codex 從 Enzyme（一個過時的測試系統）遷移，在約兩週內完成了一個先前估計需要五年時間和 600 萬美元的專案。這展示了 AI agent 的能力，能夠處理大規模的代碼庫變更，讓工程師能專注於更高層次的技術工藝，並使先前不切實際的軟體遷移變得可行。

Enzyme 移除的技術實作

Asana 的工程團隊使用由尖端模型驅動的 Codex 來自動化移除 Enzyme 的過程。該過程涉及部署多達四個編碼 agent，在代碼庫的各個副本上並行工作。這些 agent 由一段五句的提示詞引導，遷移工作在兩週曆程中，透過 1.5 週的工程投入完成。

該過程的關鍵技術細節包括：

• 並行 Agent 執行： 最多四個 agent 同時在不同的代碼庫副本上運行，以加速工作。
• 提示詞策略： 團隊發現簡單的指令比複雜的設定更有效。
• 人機協作審查 (Human-in-the-Loop Review)： 工程師每天檢查兩次進度，並審查每一個提議的變更，以確保品質與準確性。

成本與效率提升

從 Enzyme 遷移到現代前端技術棧的過程實現了顯著的成本降低。Asana 表示，AI 驅動方法的模型與基礎設施成本總計約為 12,000 美元，而先前的員工配置計畫估計成本為 600 萬美元。

對軟體工程的影響

這次遷移的成功改變了 Asana 對長期軟體專案的看法。根據 Asana 技術長 Amritansh Raghav 的說法："Not every years-long project will collapse into weeks. But agents can give engineers more room for craft—and the work that was once impossible now becomes worth attempting."

隨著 Enzyme 遷移完成，Asana 打算將這種基於 agent 的方法應用於其他遷移、重寫以及先前認為需要數年才能解決的效能問題上。