かたりん

OpenAI内部の働き方が見えてくる記事でかなり面白かった。非エンジニア組織でのCodex利用率がすごいな。あと、システム運用の先端はこんな感じなんだろうな。 ・OpenAIでは全社員が無制限のトークン環境で業務を行っており、Codexが業務全体の基盤として定着 ・わずか数ヶ月の間に、財務や採用、法務といった非エンジニア組織におけるCodexの利用率はほぼゼロから9割に跳ね上がった ・当初はコードが画面に表示されるなど非エンジニアには使いにくい設計であった ・だが、資料作成や調査などの複雑な成果物を出力できるため急速に受け入れられた ・目標を設定すると完了するまで自律的に作業を継続する機能が実装されたことで、利用者の滞在時間が数日間に及ぶケースも増えている ・長時間稼働するエージェントが別のエージェントを自律的に起動する ・その結果、人間が並行して管理すべき作業範囲は大幅に狭まった ・モデルの能力を現場が認知しきれていない認知の遅れがあった ・だが、社内の口コミによって多様な活用法が次々に発掘されている ・業務ごとのプラグインが開発されて全社に共有されており、汎用的な道具を各チームの文脈に合わせて柔軟に拡張している ・モデルの知能が人間の開発者を超える領域が増えた ・そのため、各分野の専門家が開発チームに入り込んで成果物の品質などを見ている ・社内業務がCodexや専用ツールに強く依存しているため、わずかな障害が発生しただけでも各部署から開発チームへ一斉に連絡が入る ・さらに、専用のデスクトップアプリが登場した結果、従来の統合開発環境を開く頻度は目に見えて減った ・エージェントが生成するコードの急増に伴い、エンジニア1人あたりのPR数は急速な勢いで増加 ・多くの企業が数年かけて経験するようなCI/CDシステムの負荷増大が、わずか半年のうちに約10倍の規模で発生している ・バージョン管理やテスト、本番リリースの各工程で次々にボトルネックが現れている ・そのため、インフラの容量拡張が追いつかない状態が続いている ・コード作成速度が桁違いに向上したため、人間が一行ずつコードを目視で確認する従来のPRやレビューの手法は限界を迎えている ・クラウドインフラやセキュリティといった専門分野の知識を持たせた複数のエージェントが、様々な視点から多角的にコードを検証するようになっている ・リスクの高低に応じてレビュー工程が分岐する ・危険度の低い変更はエージェントが自動承認することで開発速度を落とさない仕組み ・Webやバックエンドの開発が高速化する一方で、モバイルアプリの配信はAppleやGoogleによる手動審査に阻まれて大きな遅れが生じている ・数分で書き上げられたコードを端末に届けるために数日から数週間待たされる現状は、現代の開発サイクルにおいて極めて不条理 ・OpenAIはAIエージェントと人間が協働してソフトウェアを生産する、ソフトウェアファクトリーと呼ばれる新たな開発体制を築き上げた ・エンジニアの仕事はコードを書く作業から、解くべき問題の定義や品質の判断を行うプロダクトマネージャーに近い役割へと移り変わっている ・エージェントが社内の文脈を理解しやすいよう、設計書などの各種ドキュメントはすべてソースコード内部へ統合された ・エージェントはリポジトリだけでなくチャットログや社内ナレッジ、監視基盤など社内のあらゆる情報源に直接アクセスする ・新入社員が業務について質問する相手として、社内事情を最も網羅的に把握しているCodexが案内されている ・エージェントはコードを書くだけでなく、テストを実行して失敗箇所を自律的に修復しながらPRを作る ・変更が本番へ投入される際には担当エージェントが割り当てられ、安全に展開が完了するまでリリース作業全体に伴走する ・エージェントは変更内容を分析した上で成功と失敗の基準を自ら判断し、変更専用の監視ダッシュボードをその都度自動生成する ・かつて人間が手動で構築していたサービス監視の仕組みは、今やPR単位でエージェントが細かく作り分けるものへと進化した ・パフォーマンス改善専用の仕組みが本番アラートを常時精査し、遅延の原因特定から修正コードの提案までを自動で実行するようになっている ・障害発生時には専用のエージェントが起動して状況の収集や復旧案の提案する ・また、エンジニアからの質問にチャット上で回答 ・将来的には人間の手を煩わせることなく定常的な障害をエージェントが自律修復し、夜間対応をなくすことが目標 newsletter.pragmaticengineer…