20 ఏళ్ల నాటి ఇన్సూరెన్స్ ప్లాట్ఫామ్ రచయిత 108 సపోర్ట్ టికెట్లను ఒక కస్టమ్ AI-ఏజెంట్ పైప్లైన్ ద్వారా రన్ చేశారు. దీని ఫలితంగా వచ్చిన వర్క్ఫ్లో, సీనియర్ డెవలపర్ గంటల తరబడి చేసే పనిని కేవలం కొన్ని నిమిషాల్లోనే పూర్తి చేసేలా చేస్తుంది. ఈ మార్పు సంస్థలు తమ లెగసీ కోడ్ను (legacy code) ఎలా కాపాడుకోవాలో అనే విధానాన్ని పూర్తిగా మార్చేయగలదు.
కొత్త కోడ్ కంటే లెగసీ సిస్టమ్స్ ఎందుకు ముఖ్యమైనవి
ఇక్కడ పేర్కొన్న ఇన్సూరెన్స్ అప్లికేషన్ 2.3 మిలియన్ల లైన్ల కోడ్ మరియు సుమారు 1,000 PL/SQL ప్యాకేజీలతో కూడిన ఒక మోనోలిత్ (monolith). దీని పరిమాణం ఎంత ఎక్కువగా ఉంటుందంటే, ఏ ఒక్క వ్యక్తి కూడా మొత్తం కోడ్బేస్ను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడం అసాధ్యం. దీనికి తోడు కస్టమర్-స్పెసిఫిక్ కాన్ఫిగరేషన్ పారామీటర్ల గందరగోళం, చెల్లాచెదురుగా ఉన్న డాక్యుమెంటేషన్ మరియు 2017 నుండి ఉన్న టికెట్ ఆర్కైవ్ వల్ల, అసలు సమస్య కోడ్ రాయడం కాదు, "సందర్భాన్ని (context) కనుగొనడం" అనేది పెద్ద అడ్డంకిగా మారుతుంది.
సాధారణంగా ఆధునిక AI గురించి వచ్చే వార్తలు కొత్త ప్రాజెక్టుల (greenfield projects) కోసం కొత్త కోడ్ను రూపొందించడంపై దృష్టి పెడతాయి. కానీ ఈ సందర్భంలో, కష్టమైన విషయం PL/SQL సింటాక్స్ కాదు, బదులుగా ఖచ్చితమైన లాజిక్ ముక్కను, సంబంధిత కాన్ఫిగరేషన్ను మరియు ఆ సమస్యను మొదట వివరించిన పాత టికెట్ను కనుగొనడం. అనుభవజ్ఞుడైన డెవలపర్ GitLab, SVN, వికీలు మరియు పాత సపోర్ట్ టికెట్ల నుండి ఆధారాలను సేకరించడానికి గంటల సమయం కేటాయించాల్సి ఉంటుంది. కానీ AI ఏజెంట్ అదే పనిని నిమిషాల్లో పూర్తి చేస్తుంది.
ప్రాక్టికల్గా ఈ వర్క్ఫ్లో ఎలా పనిచేస్తుంది
కొత్త టికెట్ వచ్చినప్పుడు, రచయిత ఒకే ఒక కమాండ్ను రన్ చేస్తారు. అప్పుడు ఏజెంట్:
- టికెట్ టెక్స్ట్ మరియు అటాచ్ చేసిన ఫైల్లను టికెట్-సిస్టమ్ API ద్వారా తీసుకుంటుంది.
- గతంలో జరిగిన ఇలాంటి కేసులను గుర్తించడానికి మొత్తం టికెట్ ఆర్కైవ్లో కీవర్డ్ మరియు వెక్టర్ సెర్చ్ చేస్తుంది.
- మళ్ళీ ఉపయోగించదగిన SQL స్క్రిప్ట్ల పర్సనల్ లైబ్రరీని క్వెరీ చేస్తుంది.
- వెర్షన్-కంట్రోల్ సిస్టమ్స్ (GitLab లేదా SVN) లో కోడ్ హిస్టరీని పరిశీలిస్తుంది.
ఈ పరిశోధనలన్నీ ఒకే ఫైల్లో సేకరించబడతాయి, ఇది తదుపరి దశను కూడా సూచిస్తుంది—సాధారణంగా కోడ్ ఫిక్స్, కస్టమర్కు పంపాల్సిన డ్రాఫ్ట్ రిప్లై లేదా అదనపు డయాగ్నోస్టిక్స్ కోసం అభ్యర్థన.
అంతర్నిర్మిత సామర్థ్యాలు
రచయిత ఏజెంట్ కోసం 24 "నైపుణ్యాలను" (skills) నిర్వచించారు, వీటిని నాలుగు వర్గాలుగా విభజించారు:
- Context access – సంబంధిత వాస్తవాలను సేకరించడానికి APIలు, మాన్యువల్స్ మరియు డేటాబేస్లను చదవడం.
- Domain knowledge – ఇన్సూరెన్స్ అకౌంటింగ్ నియమాలను మరియు సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్ను అర్థం చేసుకోవడం.
- Writing – PL/SQL స్నిప్పెట్లను రూపొందించడం మరియు వాటిని డిప్లాయ్మెంట్ కోసం ప్యాకేజింగ్ చేయడం.
- Meta – నమూనాలను (patterns) గుర్తించడం మరియు అవసరమైనప్పుడు ఆటోమేటిక్గా కొత్త నైపుణ్యాలను సృష్టించడం.
ఈ నైపుణ్యాల వల్ల ఏజెంట్ ఎప్పుడూ నిద్రపోని జూనియర్ ఇంజనీర్లా పనిచేస్తుంది, టికెట్ దేనిని సూచిస్తుందో ఆ ఖచ్చితమైన కోడ్ లైన్ లేదా కాన్ఫిగరేషన్ను వెలికితీస్తుంది.
లూప్లో అంతర్నిర్మిత భద్రతా చర్యలు
ప్రొడక్షన్ ఎన్విరాన్మెంట్లో ఆటోమేషన్ కోసం భద్రతా చర్యలు అవసరం. రచయిత రెండు సరళమైన నియమాలను అనుసరిస్తారు:
- Static validation – ప్రతి జనరేటెడ్ స్క్రిప్ట్ను లైవ్ స్కీమాపై
EXPLAIN PLANద్వారా రన్ చేస్తారు. ఇది కోడ్ను నిజంగా ఎగ్జిక్యూట్ చేయకుండానే సింటాక్స్ లేదా లాజికల్ లోపాలను తనిఖీ చేస్తుంది. - Dual-model confirmation – రిస్క్గా భావించే ఏ మార్పునైనా రెండవ, స్వతంత్ర AI ఏజెంట్ సమీక్షిస్తుంది. రెండు మోడల్స్ ఒకే నిర్ణయానికి వస్తే, రచయిత ముందుకు వెళ్తారు; లేకపోతే, మాన్యువల్ రివ్యూ కోసం టికెట్ను పంపిస్తారు.
ఈ తనిఖీలు వల్ల ప్రక్రియ ఒక 'బ్లాక్ బాక్స్'లా మారి, అనుకోకుండా ఏదైనా కీలకమైన ఇన్సూరెన్స్ లావాదేవీని దెబ్బతీయకుండా ఉంటుంది.
క్రమంగా పెరిగే ప్రయోజనాలు
ప్రతి టికెట్ యొక్క అవుట్పుట్ తిరిగి టికెట్ రికార్డుకు జత చేయబడుతుంది, దీనివల్ల ఒక నిరంతర నాలెడ్జ్ బేస్ (knowledge base) ఏర్పడుతుంది. కొన్ని నెలలు లేదా సంవత్సరాల తర్వాత ఇలాంటి సమస్య మళ్ళీ ఎదురైనప్పుడు, ఏజెంట్ కేవలం పాత పరిష్కారాన్ని మాత్రమే కాకుండా, ఆ పరిష్కారానికి దారితీసిన కారణాలను కూడా చదవగలదు. ఫలితంగా, పరిష్కరించబడిన ప్రతి టికెట్ భవిష్యత్తు టికెట్ల కోసం ట్రైనింగ్ డేటాగా మారుతుంది, ఇది ప్రక్రియను మరింత వేగవంతం చేస్తుంది.
నిజాయితీతో కూడిన పరిమితులు
- Manual testing remains – రచయిత ఇప్పటికీ మార్పులను ప్రమోట్ చేసే ముందు టెస్ట్ ఎన్విరాన్మెంట్లో సరిచూస్తారు.
- No hard-stop metrics – సమయం ఆదా అయినట్లు అనిపించినప్పటికీ, రచయిత గంటల తగ్గింపును ఖచ్చితంగా లెక్కించలేదు.
- Personal setup – ప్రస్తుత అమలు ఒకే వర్క్స్టేషన్లో ఉంది; దీనిని ఒక టీమ్ అంతటా విస్తరించడానికి అదనపు ఇంజనీరింగ్ అవసరం.
ఈ పరిమితుల వల్ల ఇది ఒక పూర్తి స్థాయి (turnkey) ప్రొడక్ట్గా మారలేదు, కానీ ఇవి ప్రధాన విషయాన్ని తగ్గించవు: AI ద్వారా సందర్భాన్ని (context) సేకరించే సమయాన్ని గంటల నుండి నిమిషాలకు తగ్గించవచ్చు.
తదుపరి ఏం చూడాలి
రచయిత చేసిన ఈ ప్రయోగం ఒక కమర్షియల్ ఆఫరింగ్ కంటే కూడా ఒక ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ (proof-of-concept). తదుపరి తార్కిక దశలు ఇవి:
- మెట్రిక్స్ను క్రమబద్ధీకరించడం – ఒక బిజినెస్ కేస్ను రూపొందించడానికి AI పైప్లైన్కు ముందు మరియు తర్వాత టికెట్ పరిష్కార సమయాన్ని ట్రాక్ చేయడం.
- టీమ్ డిప్లాయ్మెంట్ – ఏజెంట్ను ఒక షేర్డ్ సర్వీస్గా ప్యాకేజింగ్ చేయడం, తద్వారా బహుళ ఇంజనీర్లు ఒకే నాలెడ్జ్ బేస్ నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
- CI/CDతో ఇంటిగ్రేషన్ – ధృవీకరించబడిన స్క్రిప్ట్లను నేరుగా కంటిన్యూయస్-ఇంటిగ్రేషన్ పైప్లైన్లోకి పంపడం ద్వారా, మాన్యువల్ హ్యాండ్-ఆఫ్ లేకుండా టికెట్ నుండి ప్రొడక్షన్ వరకు ప్రక్రియను పూర్తి చేయవచ్చు.
ఈ విస్తరణలు విజయవంతమైతే, భారీ మరియు పాత కోడ్బేస్లతో పోరాడుతున్న ఇతర సంస్థలకు ఈ మోడల్ ఒక టెంప్లేట్గా మారవచ్చు.
ముఖ్య అంశం
లెగసీ ఎన్విరాన్మెంట్లలో AI యొక్క నిజమైన విలువ కొత్త కోడ్ను ఆటోమేటిక్గా రాయడంలో లేదు, తక్షణమే సరైన సందర్భాన్ని (context) అందించడంలో ఉంది. సీనియర్ డెవలపర్ గంటల తరబడి చేసే పరిశోధనను కొన్ని నిమిషాల్లోకి మార్చడం ద్వారా, ఒక AI-ఏజెంట్ వర్క్ఫ్లో పాత సిస్టమ్లను పని చేసేలా ఉంచగలదు, సపోర్ట్ ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది మరియు క్రమంగా స్వయంగా బలపడే నాలెడ్జ్ రిపోజిటరీని నిర్మిస్తుంది. లెగసీ సాఫ్ట్వేర్కు సంబంధించి, అత్యధిక ఉత్పాదకత పెరుగుదల కొత్త కోడ్ను రూపొందించడం నుండి కాకుండా, సమాధానాల కోసం వెతికే సమయాన్ని తగ్గించడం ద్వారా వస్తుందని ఈ ప్రయోగం చూపుతోంది.