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Palo Alto Networks利用AI解决方案提升开发者生产力
Palo Alto Networks面临提升其庞大团队开发者生产力的挑战。为此，他们实施了AI技术，特别是利用AWS服务以及Anthropic和Sourcegraph的解决方案。通过开发一个基于Amazon Bedrock上Claude模型的自定义生成式AI工具，他们在短短三个月内使2000名开发者的生产力平均提升了25%。这一快速部署不仅简化了工作流程，还使开发者能够专注于更复杂的任务，最终推动了组织的创新和效率。该举措凸显了AI在优化IT和平台运营方面的变革潜力。
开发者速度平均提升
25%
来源披露
编码生产率最高提升
40%
来源披露
从概念到推出时间
3个月
来源披露
01
业务背景
Palo Alto Networks面临提升其庞大团队开发者生产力的挑战。为此，他们实施了AI技术，特别是利用AWS服务以及Anthropic和Sourcegraph的解决方案。通过开发一个基于Amazon Bedrock上Claude模型的自定义生成式AI工具，他们在短短三个月内使2000名开发者的生产力平均提升了25%。这一快速部署不仅简化了工作流程，还使开发者能够专注于更复杂的任务，最终推动了组织的创新和效率。该举措凸显了AI在优化IT和平台运营方面的变革潜力。
02
遇到的问题
Palo Alto Networks希望利用生成式AI提升其全球3500名开发者的编码速度与质量，同时必须满足严格的安全与数据隐私要求，因为源代码是其“皇冠上的明珠”。市场上多数产品因安全团队的数据隐私要求而被排除，因此需要构建一个既能提高生产力又绝对安全的定制化AI方案。
03
AI 解决方案
Palo Alto Networks联合AWS、Anthropic和Sourcegraph，构建了一个安全的生成式AI编码助手。该方案以Amazon Bedrock上的Anthropic Claude 3.5 Sonnet和Claude 3 Haiku模型为核心，集成Sourcegraph的AI编码助手Cody至开发者IDE中。开发者通过Cody聊天界面提交提示，Cody附加上下文后调用Bedrock中的Claude模型生成、优化和排查代码，再将结果返回给用户。方案部署在Palo Alto Networks的AWS单租户、自托管环境中，Cody通过私有VPC端点安全调用模型。同时，三家供应商为开发者提供了提示工程、工具使用和AI培训，以加速采用。整个方案从概念到推出仅用3个月，并通过迭代测试逐步扩大试点范围。
- 1核心工程师团队制定评估标准，从数十个选项中选出AWS、Sourcegraph和Anthropic三家合作伙伴
- 2搭建原型并在低风险的开源代码项目上测试一个月
- 3从全球团队中挑选150名核心产品开发者（涵盖不同角色、国家和编程语言）进行为期两个月的试点
- 4根据试点反馈迭代优化，随后向超过1000名开发者开放
- 5由Anthropic、Sourcegraph和AWS分别提供提示工程、Cody使用和AI培训，支持规模化推广
- 63个月内成功将工具推广至2000名开发者，并计划在下个季度再纳入1500名
04
实施结果
开发者速度平均提升：25%（25%）
编码生产率最高提升：40%（up to 40%）
从概念到推出时间：3个月
使用工具的开发者数量：2000人
05
风险与边界
未披露
“AWS, Anthropic, and Sourcegraph worked with us throughout the entire project, participating in everything from joint testing to operations support.”
Gunjan Patel · Director of Engineering, Palo Alto Networks
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。