Твой Copilot устарел: Cisco показала замену
Пока вы радуетесь автодополнению кода, Cisco внедрила автономных агентов. Итог: ускорение в 15 раз и полная автоматизация того, что вы делали руками.
Обновлено:
2 мин чтения
4 просмотров
Пока вы радуетесь автодополнению кода, Cisco внедрила автономных агентов. Итог: ускорение в 15 раз и полная автоматизация того, что вы делали руками.
2 мин
Забудьте все, что вы знали об AI-ассистентах для программистов. Традиционные инструменты вроде <a href="/tools/github-copilot" class="text-primary hover:underline">GitHub Copilot</a>, которые просто дописывают за вами строчки кода, уже стали вчерашним днем. Cisco и <a href="/glossary/openai" class="text-primary hover:underline">OpenAI</a> только что продемонстрировали, как выглядит настоящее будущее энтерпрайз-разработки, и оно пугает своей эффективностью.
Главный инсайт кейса Cisco: они перестали относиться к AI как к инструменту. Они наняли его как полноценного члена команды. Внедрение модели Codex произошло не на уровне IDE отдельного разработчика, а на уровне всей инфраструктуры. Это фундаментальный сдвиг от помощи в написании к автономному выполнению задач. Cisco интегрировала AI в самые сложные и болезненные процессы: огромные мульти-репозитории, тяжелый C/C++ код и жесткие требования безопасности. Агенты получили доступ к контексту всего проекта, а не одного файла.
Результаты внедрения звучат как приговор для компаний, которые медлят с автоматизацией. Цифры говорят сами за себя. Оптимизация сборки проектов ускорилась на 20%, что экономит компании более 1500 инженерных часов ежемесячно. Но самое впечатляющее — это работа с дефектами. Используя Codex-CLI, Cisco автоматизировала исправление багов в масштабных кодовых базах. То, на что раньше уходили недели ручного труда, теперь выполняется за часы. Пропускная способность по закрытию дефектов выросла в 10-15 раз.
Еще один показательный пример — миграция фреймворков. Команде Splunk нужно было перевести интерфейсы с React 18 на 19. Обычно это недели монотонной работы, от которой выгорают сеньоры. AI-агент выполнил основную массу изменений автономно за несколько дней, оставив людям только принятие архитектурных решений.
Это меняет саму суть профессии инженера. Райан Брэди, главный инженер группы Splunk, отметил ключевой момент: они начали использовать Codex для генерации кода по плану, где люди выступают в роли ревьюеров и стратегов. AI стал руками, а человек — головой. Мы наблюдаем рождение новой модели: AI-native разработки. Если ваш пайплайн все еще зависит исключительно от скорости набора текста вашими программистами, вы уже проиграли гонку, даже не заметив этого.
Индустрия переходит от пассивных подсказок кода (Copilot) к автономным агентам, которые сами правят баги и проводят миграции без участия человека.
Главная ценность AI смещается с написания нового кода на обслуживание и миграцию старого легаси — самую дорогую часть разработки.
