Sea о будущем агентной разработки с Codex: как AI-native подход меняет инженерные команды

Серия Executive Function представляет взгляды лидеров, которые продвигают трансформацию с помощью AI.

Sea Limited (Sea) — ведущая глобальная технологическая компания, основанная в Сингапуре; ее бизнес охватывает цифровые развлечения, e-commerce и цифровые финансовые сервисы. Ее инженерные команды создают и обслуживают продукты в масштабах, значимых для одних из самых динамичных рынков мира.

Sea разворачивает Codex по всей своей организации разработчиков; по внутренним данным компании, 87% пользователей — еженедельные активные пользователи. Для компании AI-assisted software development — это не просто способ немного повысить продуктивность, а более глубокий сдвиг в том, как инженерные команды справляются со сложностью, строят устойчивые системы и переходят от идеи к внедрению.

Мы поговорили с Дэвидом Ченом, сооснователем Sea и директором по продукту в e-commerce-бизнесе Sea — Shopee, — о том, почему компания делает эту ставку, как AI agents меняют работу разработчиков и что AI-native software development может означать для Юго-Восточной Азии и более широкого Азиатско-Тихоокеанского региона.

Дэвид, Sea работает на одних из самых динамичных рынков Юго-Восточной Азии. Какова была стратегическая логика внедрения Codex во всю организацию разработки и что особенно выделялось в продукте?

В масштабе Sea инженерия — это не только написание кода. Это управление крупномасштабной системной сложностью на фрагментированных, гиперлокализованных рынках. Мы видим, что текущие изменения в AI ведут к фундаментальному сдвигу в том, как создается программное обеспечение и как наши инженерные команды работают в масштабе.

Agentic AI coding tools вроде Codex — это не просто инструмент локального повышения продуктивности. Это структурный мультипликатор, который помогает нашей инженерной организации повышать скорость, отзывчивость и эффективность в условиях все более сложной операционной среды.

Что именно выделялось в Codex?

Нас особенно впечатлила его способность выходить за рамки автодополнения и обеспечивать глубокую контекстную осведомленность о наших больших и разрозненных codebases. В огромной microservices-архитектуре узкое место — не набор синтаксиса. Узкое место — это отслеживание зависимостей, понимание унаследованной логики и обеспечение надежности под пиковыми нагрузками.

Codex действует как локализованный knowledge engine, резко сокращая время, которое инженеру требуется, чтобы разобраться в незнакомых сервисах, и позволяя командам переносить когнитивную нагрузку на задачи более высокого уровня — такие как архитектурное проектирование и продуктовые инновации.

Внутренняя обратная связь указывает на активное использование для понимания кода, отладки и разработки функций. Что это говорит о том, как разработчики используют Codex каждый день, и как AI agents начинают менять разработку в Sea?

Нам приятно видеть тренды внедрения Codex среди разработчиков, особенно среди частых пользователей: многие отмечают рост скорости экспериментов и улучшение рабочих процессов разработки. По внутренней обратной связи от разработчиков, которые оценили Codex на 4 или 5 из 5, 73% сказали, что рекомендовали бы его коллегам.

Самый важный сдвиг — в понимании того, что наши разработчики используют Codex, чтобы «думать лучше», а не просто печатать быстрее. Мы активно переходим от использования AI как пассивного механизма автодополнения к интегрированным agentic workflows.

На практике это означает, что AI agents все чаще работают внутри наших CI/CD pipelines — анализируют продуктовые требования, автономно предлагают реализации на основе test-driven подхода, выявляют edge cases в распределенных системах и ускоряют циклы отладки.

Многие считают, что AI просто увеличивает скорость. Но в Sea мы используем его и для повышения инженерной дисциплины. Позволяя AI быстро прототипировать альтернативные реализации и генерировать исчерпывающее тестовое покрытие, мы двигаемся быстрее и системно сокращаем technical debt, одновременно выпуская более устойчивые системы.

Если смотреть вперед, какую роль, по-вашему, Юго-Восточная Азия и более широкий азиатский регион сыграют в формировании следующего поколения AI-native software development? Как AI agents изменят структуру software-команд, и что бы вы сказали другим технологическим лидерам в Азии, которые рассматривают этот сдвиг?

Если посмотреть на прошлые технологические революции, Юго-Восточная Азия постоянно перепрыгивала традиционные циклы внедрения технологий, например переход сразу к mobile-first и super-app ecosystems. Поскольку разработчикам здесь приходится решать крайне сложные, многоязычные задачи на фрагментированных сетях commerce, payments, logistics и communication, Юго-Восточная Азия — идеальная испытательная площадка для AI-native software development.

В перспективе я ожидаю фундаментальную перестройку engineering teams. Software-команды станут значительно более leveraged, поскольку AI agents возьмут на себя больше операционной исполнительской работы. По мере того как agents абстрагируют слой реализации, «developer» эволюционирует в «system orchestrator», который большую часть времени тратит на product judgment, system design и orchestration AI-driven workflows.

Одновременно циклы разработки, вероятно, станут более итеративными и непрерывными, поскольку стоимость экспериментов и исполнения продолжает снижаться.

Технологическим лидерам я бы сказал: это не просто обновление инструментов; это организационный сдвиг парадигмы. Победят те, кто уже сегодня безжалостно перестраивает инженерную культуру и рабочие процессы вокруг human-AI collaboration, а не пытается прикрутить это к legacy processes завтра.

Помимо внутреннего внедрения в Sea, компания в партнерстве с OpenAI проводит первую региональную серию Codex Hackathon Series по всей Азии, начиная с Сингапура и затем переходя в такие рынки, как Индонезия, Тайвань и Вьетнам. Почему было важно вынести это в более широкое developer community?

В Юго-Восточной Азии невероятно живое builder ecosystem, но разрыв в инструментах исторически ограничивал скорость исполнения. Внутри компании мы увидели, как AI-assisted workflows помогают инженерам быстрее учиться, свободнее экспериментировать и эффективнее переходить от идей к реализации.

Выводя Codex Hackathon Series за пределы компании и открывая ее более широкому developer community, мы демократизируем доступ к самым передовым AI primitives в мире. Это может резко снизить порог входа для локальных разработчиков, позволяя им переходить от сырого интереса к развертыванию масштабируемых AI-native приложений за считанные часы.

Речь идет о создании нарастающей AI-native talent ecosystem. Повышая квалификацию разработчиков региона уже сегодня, мы вместе ускоряем траекторию Юго-Восточной Азии к статусу глобального центра AI-driven innovation.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Sea's View on the Future of Agentic Software Development with Codex