在大约两周内，Asana完成了原本预计需要五年的工作。Asana帮助团队协调工作，其平台利用人工智能代理和自动化来帮助客户管理、跟踪和执行这些工作。Asana将同样的做法应用于其工程组织，工程师们使用由前沿模型驱动的OpenAI Codex来处理大型代码库的变更，然后审核和批准每一个提议的变更。在这个项目中，Codex帮助Asana的工程师移除了Enzyme，这个过时的测试系统使公司的代码升级变得更加困难。模型和基础设施的成本大约为12,000美元，而Asana之前的人员计划大约估算为600万美元。“并不是每个耗时多年的项目都会在几周内完成。但代理可以给工程师更多的创作空间——并使曾经不可能的工作值得尝试。”——Asana首席技术官Amritansh Raghav。 他们的老测试工具Enzyme已经停止了主动维护，并开始成为现代化Asana前端堆栈的障碍。Asana利用由前沿模型驱动的Codex来完成这项工作。从五句话的提示中，最多有四个编码代理并行工作，每个代理在代码库的单独副本中进行。一个工程师每天检查两次进度，并审核每个提议的变更。相对简单的指令效果比更复杂的设置更好。在经历了跨越两个日历周的1.5周的工程努力后，Enzyme被完全移除。模型和基础设施的成本共计约12,000美元。作为对比：以前的计划预计至少需要五年，预计成本约为600万美元。这个经历改变了公司认为可以实际承接的长期软件项目。随着这个迁移的完成，Asana可以在其他迁移、重写和曾经认为需要多年才能解决的性能问题上测试代理。团队希望这将给工程师更多的空间专注于创作，同时人们继续审核工作。