大约两周内,Asana 完成了原本预计需要五年才能完成的工作。

Asana 帮助团队协调工作。其平台利用 AI 代理和自动化功能,帮助客户管理、跟踪并执行这些工作。Asana 将同样的方法应用于其工程组织,在那里,人们使用由前沿模型驱动的 OpenAI Codex 来处理大型代码库变更,然后审查并批准每项提议的更改。

对于这个项目,Codex 帮助 Asana 的工程师移除了 Enzyme——一个过时的测试系统,它曾使公司的代码难以升级。模型和基础设施成本约为 12,000 美元,而相比之下,Asana 之前的人员配置计划估计需要约 600 万美元。

“并非每个长达数年的项目都会压缩到几周内完成。但代理可以为工程师提供更多专注于工艺的空间——并让曾经不可能的工作值得尝试。”

——Amritansh Raghav,Asana 首席技术官

他们旧的测试工具 Enzyme 已不再积极维护,并成为 Asana 前端栈现代化的阻碍。Asana 使用由前沿模型驱动的 Codex 来完成这项工作。从一个五句话的提示开始,最多四个编码代理并行工作,每个代理在代码库的独立副本中操作。一名工程师每天检查两次进度,并审查每项提议的更改。更简单的指令比更复杂的设置效果更好。

经过跨越两个日历周的 1.5 周工程努力,Enzyme 被完全移除。模型和基础设施成本总计约 12,000 美元。相比之下:之前的计划预计至少需要五年,估计成本约为 600 万美元。这一经历改变了公司认为哪些长期运行的软件项目是切实可行的。

随着这次迁移的完成,Asana 可以在其他迁移、重写和性能问题上测试代理,而这些任务曾被认为需要数年时间。团队希望这将为工程师提供更多专注于工艺的空间,同时人们继续审查工作。

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