bingdada日本乐天株式会社通过集成 OpenAI 的 Codex 编程智能体，将平均修复时间（MTTR）降低50%，问题修复速度提升一倍，并显著加速了全栈项目开发，同时强化了代码安全审查。
OpenAI Codex 将问题修复速度提升一倍 2026年3月11日——在当今快速发展的数字商业环境中，速度和可靠性是企业成功的关键。日本乐天株式会社（Rakuten）作为一家全球性创新公司，业务涵盖电子商务、金融科技和移动通信，为海量消费者和商家提供服务。在全球拥有30,000名员工的乐天，其工程团队需要在一个庞大而复杂的产品生态系统中高效运作，速度与可靠性缺一不可。 这正是乐天AI业务总经理Yusuke Kaji在过去一年中，致力于将智能体工作流（agentic workflows）更深入地融入团队规划、构建和验证软件流程的原因。OpenAI 的编程智能体 Codex 已成为乐天工程堆栈的核心组成部分，尤其是在需要在不牺牲安全性的前提下加速发展的领域。 过去一年，乐天工程师在运营和软件交付中广泛使用 Codex，取得了显著成果： * 压缩事件响应时间：平均修复时间（MTTR）降低约50%。
在乐天工程团队内部，AI议程清晰且注重可操作性。Kaji 将工作围绕三个优先事项展开，团队齐心协力： 1. 更快构建（“速度！！速度！！速度！！”）：团队在运营工作流中使用 Codex，包括基于 KQL（Azure 的日志和遥测查询系统）的监控和诊断，以加速根本原因分析和修复，从而将MTTR压缩高达50%。
在乐天，速度不仅包括开发速度，还包括恢复时间。团队使用 KQL 监控API并分析信号。Codex 与这些工作流协同工作，帮助识别根本原因并提出修复建议，从而缩短从告警到解决的时间。 从站点可靠性工程（SRE）的角度来看，这缩短了从检测到修复的路径。工程师无需手动拼接查询、日志和补丁，而是可以专注于验证和部署修复。乐天估计，这种方法可以将事件发生时的MTTR降低约50%。简而言之，乐天利用 Codex 将问题的修复速度提升了一倍。
随着交付速度的加快，审查和部署可能成为瓶颈。乐天通过将 Codex 直接集成到其CI/CD流程中来解决这个问题。Codex 在变更进入生产环境之前进行代码审查和漏洞检查。乐天将内部编码原则和标准输入到这些工作流中，使审查符合公司期望。 “我们向 Codex 提供我们的内部编码原则，”Kaji说，“使用相同的原则，它审查代码是否符合我们的标准。”结果是：安全检查一致且自动地进行，使团队能够在不降低标准的情况下更快地行动。
乐天的第三个优先事项——“AI化”——侧重于自主性。Codex 不仅用于审查和维护，还用于端到端执行更大、更模糊的项目。无需完美定义的规范，Codex 可以从部分需求出发，生成可用的成果。 “最新的 Codex 模型能够理解言外之意，”Kaji说，“即使需求没有完美定义，它也能理解我们试图构建什么。” 一个例子是：构建一个基于现有Web的AI智能体服务的移动应用版本。Codex 实现了整个规范，涉及一个完整的全栈实现，包括 Python/FastAPI 后端和 Swift/SwiftUI iOS 应用，以及所有后端API，无需逐步的人工指令。Codex 将这个项目的开发时间从一个季度缩短到了数周。
随着 Codex 承担更多的代码生成工作，乐天正在将工程师的角色转变为编写更清晰的规范，并根据可衡量的标准验证输出。“我们的角色不再是检查每一行代码，”Kaji说，“我们的角色是清晰地定义我们想要什么，并建立如何验证它。” 乐天通过跨工程、产品和非技术团队的实践研讨会支持这一转变，使 Codex 在帮助团队更快交付、更安全运营以及在整个组织中扩展自主开发方面发挥核心作用。
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