智能代理如何改变工作

# 代理如何改变工作方式 来源：https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/ 代理型AI将知识工作的单位从单次交互转变为委托式、长周期的任务。聊天机器人的交互往往简短且独立。而代理可以独立运行数分钟甚至数小时，在此过程中协调工具调用、与环境交互、迭代求解。因此，代理正迅速成为工作中最强大的AI工具。 在过去一年里，我们在OpenAI内部亲身见证了这场转变。Codex公开发布后的最初几个月，ChatGPT仍然是OpenAI内部默认的工作型AI工具。截至2025年8月，OpenAI员工平均使用Codex的token占比不足10%。如今，包括法务和招聘等非技术部门在内的所有部门，都已将Codex作为主要的工作AI工具。这一模式反映了我们认为的未来工作形态：得益于代理型工具不断增强的能力和可及性。 Codex的采用率与其能力同步增长。随着Codex利用更强的模型和新产品功能，它能够承担越来越多的生产性任务。在个人用户、组织用户以及OpenAI员工中，我们记录了以下四个趋势： - **人们用Codex进行更长周期的工作**。到2026年5月，80.6%的抽样个人用户至少提交过一项估计需要超过30分钟人工完成的Codex请求，70.2%提交过估计超过1小时的请求，25.6%至少提交过一项估计超过8小时的Codex请求。 - **Codex成为OpenAI所有部门的主要AI工具**。工程部门先行一步，而法务、财务和招聘部门在2026年4月前后也将Codex作为主要AI工具。对于OpenAI普通员工，Codex的使用目前占其输出token的85%以上。由于Codex用户往往比非用户使用更多token，Codex在总token中的占比更高：Codex占OpenAI内部每周输出token的99.8%。 - **非开发者采用率增长尤其迅速，超过了开发者的增速**。自2025年8月以来，个人用户中的非开发者增长了137倍，组织用户增长了189倍，OpenAI内部增长了12倍。 - **Codex使OpenAI员工能够完成超出本职岗位描述的任务**。虽然技术使用仍在工程师中最为常见，但非技术用户也经常使用Codex进行编码或技术执行，包括自动化、数据转换、工具开发、调试和结构化分析。 ## 代理在更难的任务上工作更长时间 近四分之一的Codex请求涉及需要人工超过1小时才能完成的任务1(https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/#citation-bottom-1)。随着Codex独立处理长上下文的能力提升，用户从短交互转向了更困难、更长期的任务。 下图估计了跨越四个人工时间阈值的个人用户占比：需要人工超过30分钟、超过1小时、超过4小时和超过8小时的任务2(https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/#citation-bottom-2)。从2025年12月到2026年5月，提交过估计需要人工超过30分钟任务的用户占比上升到80.6%。提交过超过1小时任务的用户占比上升到70.2%。提交过超过8小时任务的用户占比从较低基数增长最快。 代理使用的增长可以从Codex的每日运行时长中看出。在OpenAI的日活跃用户中，最重度用户常常要求Codex在一天内运行数十小时的代理工作。到2026年6月，99分位用户每天经常产生超过60小时的Codex代理轮次，这些轮次分布在多个并行的代理中。随着Codex变得更强大、更易并行化，用户从一次只要求Codex给出一个答案，转变为在一天内协调多个代理任务。 ## 采用率继续从工程师扩展到OpenAI其他部门 OpenAI的工程师最初逐步采用Codex。到2025年12月，OpenAI公司的平均工程师已将其使用OpenAI产品的大部分转向Codex。如今，平均工程师在Codex上生成99%的输出token，而非ChatGPT。法务、财务和招聘部门稍晚（2026年4月左右）才过渡到以Codex为主，但它们的转变速度更快。OpenAI的平均律师或招聘官现在在Codex上生成超过85%的输出token。 过去六个月，Codex在OpenAI内部的使用深度和强度都在增加。在活跃的内部用户中，各部门的组合输出token变化量急剧上升。研究部门增幅最大：到2026年6月，中位使用量是2025年11月的56倍。客户支持部门增长32倍，工程部门增长27倍，而法务部门增长较缓，但也达到11月水平的13倍。 这两种模式共同说明了Codex如何改变了OpenAI使用AI进行生产性工作的方式。整个公司内，用户正在从聊天机器人转向代理作为主要的AI交互形式，并且部署的代理劳动量呈指数级增长。 ## 非开发者是增长最快的用户群体 在所有用户群体中（OpenAI员工、组织用户、个人用户），Codex的使用都始于开发者——他们最初是作为编码工具的自然目标受众。然而，随着Codex向更通用的知识工作扩展，非开发者的采用率增长更快。如下面的用户增长图所示，每周非开发者用户在个人用户、组织用户和OpenAI员工中增长均快于开发者用户。到2026年6月初，个人非开发者用户自2025年8月以来增长了137倍。组织非开发者用户增长了189倍，OpenAI内部非开发者用户增长了12倍——可能是因为这一群体原本起点就远高于平均水平。 这种转变并不意味着每个非开发者都以工程师的方式使用Codex。而是意味着越来越多的非开发者正在使用Codex进行某种代理型工作。 ## Codex正在扩展生产性工作的可能性边界 Codex使非技术部门能够加速之前受限于技术专长的工作流程。下面的热力图比较了OpenAI内部推断出的职业类型与Codex输出中代表的工作类型。工程和编码是数据科学和研究中最大的类别，而知识工作是财务与业务运营、市场营销、运营及其他部门中最大的类别。 也就是说，代理型工具可以扩展单个员工的能力范围。例如，业务职能部门的员工使用Codex完成的工作中，超过四分之一是工程或编码工作。代理可以降低跨任务边界移动的成本，帮助员工完成以往需要更专业技术支持的相邻工作。 ## 职业 vs. Codex完成的工作 （部门内输出token占比） ## 这对代理的经济潜力意味着什么 非工程师员工使用代理型工具的增加，拓展了这些员工能完成的工作边界。这对企业重新设计工作流程、员工学习哪些技能变得更有价值、以及政策制定者和研究人员理解AI如何改变劳动力市场都至关重要。 我们的论文展示了前沿用户如何采用能力强大的代理型工具。我们的结果揭示了当人们能够广泛、低摩擦地使用能力强大的代理型工具时会发生什么：随着工具改进，人们会将其用于更长、更复杂、更跨职能的工作。随着时间的推移，这很可能就是未来工作的模样。