智能体如何改变工作方式

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title: "智能体如何改变工作方式"
title_en: "How agents are transforming work"
source: "OpenAI"
source_url: "https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work"
published_at: "2026-06-25T02:00:00.000Z"
language: "zh-CN"
topics: ["openai"]
tags: ["OpenAI","Company"]
review_status: "unreviewed"
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# 智能体如何改变工作方式

> OpenAI 发布经济研究报告，显示其智能体工具 Codex 正从编程助手演变为通用知识工作平台，非开发者采用率增长超百倍。

## 内容摘要

OpenAI 发布经济研究报告，衡量其智能体工具 Codex 的经济潜力。报告显示，Codex 正从编程工具演变为通用知识工作平台，用户越来越多地将其用于耗时超过 1 小时的任务。非开发者采用率增长迅速，个人用户中非开发者增长 137 倍，组织用户中增长 189 倍。在 OpenAI 内部，所有部门（包括法务、财务、招聘）都已将 Codex 作为主要 AI 工具，其输出 token 占比达 99.

## 为什么值得关注

智能体 AI 将知识工作从单次互动转变为委托式、长时间跨度的任务，能独立运行数小时并协调多种工具。这意味着未来工作可能不再局限于聊天机器人式的问答，而是由 AI 智能体自主完成复杂任务，从而大幅提升效率，并让非技术员工也能完成编程等技术性工作。

## 核心要点

- Codex 用户越来越多地处理耗时超过 1 小时的任务，25.6% 的用户提交过超过 8 小时的任务。
- OpenAI 内部所有部门（包括法务、财务、招聘）已将 Codex 作为主要 AI 工具，输出 token 占比达 99.8%。
- 非开发者采用率增长迅速：个人用户增长 137 倍，组织用户增长 189 倍。
- Codex 使员工能够完成岗位描述之外的任务，如非技术用户使用 Codex 进行编程。
- 智能体工具正在从编程助手演变为通用知识工作平台。

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智能体如何改变工作方式 | OpenAI

2026 年 6 月 25 日

[公司](https://openai.com/news/company-announcements/)

# 智能体如何改变工作方式

一份新的经济研究报告，衡量了 Codex 在前沿领域的经济潜力。

[阅读论文（在新窗口打开）](https://cdn.openai.com/pdf/5d1e1489-21c0-43e4-9d42-f87efdbf0082/the-shift-to-agentic-ai-evidence-from-codex.pdf)

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智能体 AI（Agentic AI）将知识工作的单位从单次互动，转变为委托式的、长时间跨度的任务。聊天机器人的互动通常很短，而且一次一结。智能体（Agent）可以独立运行几分钟甚至几小时，同时协调调用各种工具、与环境交互，并反复迭代直到找到解决方案。因此，智能体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 内部亲眼目睹了这一转变。在 Codex 向公众发布后的头几个月里，ChatGPT 仍然是 OpenAI 内部默认的工作 AI 工具。到 2025 年 8 月，OpenAI 员工平均只有不到 10% 的 token（可以理解为 AI 处理的基本单位，比如一个词或一个字符）是用在 Codex 上的。现在，包括法务和招聘等非技术部门在内的所有部门，都把 Codex 作为主要的工作 AI 工具。我们认为，随着智能体工具的能力和易用性不断提升，这种模式将代表未来工作的方向。

使用 Codex 的活跃用户占比

2025 年 8 月2025 年 10 月2025 年 12 月2026 年 2 月2026 年 4 月2026 年 6 月0%25%50%75%100%28 天内活跃用户中使用 Codex 的比例OpenAI（97.9%）组织用户（17.3%）个人用户（0.7%）OpenAI组织用户个人用户

Codex 输出的 token 占比

2025 年 8 月2025 年 10 月2025 年 12 月2026 年 2 月2026 年 4 月2026 年 6 月0%25%50%75%100%Codex 在总输出 token 中的占比OpenAI（99.8%）组织用户（63.3%）个人用户（16.5%）OpenAI组织用户个人用户

Codex 的普及与其能力的提升是同步的。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有生产力的任务。在个人用户、组织用户和 OpenAI 员工中，我们记录了过去一年的四个趋势：

- **人们用 Codex 处理时间跨度更长的工作**。到 2026 年 5 月，80.6% 的抽样个人用户至少提交过一次 Codex 请求，这些请求估计需要人类工作超过 30 分钟；70.2% 的用户提交过估计超过 1 小时的请求；25.6% 的用户提交过至少一次估计超过 8 小时的请求。
- **Codex 成为 OpenAI 每个部门的主要 AI 工具**。工程部门最先开始使用，但法务、财务和招聘部门大约在 2026 年 4 月也转向了以 Codex 为主要 AI 工具。对于 OpenAI 员工来说，Codex 的使用量现在占其输出 token 的 85% 以上。由于 Codex 用户往往比非用户使用更多的 token，它在总 token 中的占比甚至更高：Codex 占 OpenAI 内部每周输出 token 的 99.8%。
- **非开发者的采用率增长尤其迅速，超过了开发者**。自 2025 年 8 月以来，个人用户中的非开发者增长了 137 倍，组织用户中的非开发者增长了 189 倍，OpenAI 内部增长了 12 倍。
- **Codex 让 OpenAI 员工能够完成其岗位描述之外的任务**。虽然技术性使用在工程师中仍然最普遍，但非技术用户也经常使用 Codex 来进行编程或技术执行，包括自动化、数据转换、工具开发、调试和结构化分析。

## 智能体在更困难的任务上工作更长时间

近四分之一的 Codex 请求，都是针对需要人类花费超过 1 小时才能完成的任务[1](#citation-bottom-1)。随着 Codex 独立处理长上下文工作的能力提升，用户从短互动转向了更困难、时间跨度更长的任务。

下图估算了跨越四个时间阈值的个人用户比例：需要人类花费超过 30 分钟、超过 1 小时、超过 4 小时和超过 8 小时的任务[2](#citation-bottom-2)。从 2025 年 12 月到 2026 年 5 月，提交过估计对应人类工作超过 30 分钟请求的用户比例上升到了 80.6%。提交过超过 1 小时请求的用户比例上升到 70.2%。提交过超过 8 小时请求的用户比例，从较低的基数增长得最快。

智能体使用的增长可以从 Codex 的每日运行时间看出来。在 OpenAI 的日活跃用户中，使用最频繁的用户会要求 Codex 在一天内运行数小时的智能体工作。到 2026 年 6 月，处于第 99 百分位的用户，每天通过多个并行的智能体，定期产生超过 60 小时的 Codex 智能体运行轮次。随着 Codex 变得更强大、更易于并行使用，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智能体任务。

## 采用率继续从工程师扩展到 OpenAI 的其他部门

OpenAI 的工程师们最先开始逐步采用 Codex。到 2025 年 12 月，公司里普通工程师已将大部分 OpenAI 产品的使用转移到了 Codex 上。如今，普通工程师 99% 的输出 token 都是通过 Codex 生成的，而不是 ChatGPT。法务、财务和招聘部门稍晚一些，大约在 2026 年 4 月才转向主要使用 Codex，但他们的转变速度要快得多。OpenAI 的普通律师或招聘人员现在超过 85% 的输出 token 都是在 Codex 上生成的。

在过去六个月里，OpenAI 内部对 Codex 的使用深度和强度都在增加。在活跃的内部用户中，各部门的总输出 token 变化量急剧上升。研究部门的增长最大：到 2026 年 6 月，中位数使用量是 2025 年 11 月的 56 倍。客户支持增长了 32 倍，工程部门增长了 27 倍，而法务部门增长较为平缓，但也达到了 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。在整个公司，用户正在从聊天机器人转向智能体，将其作为主要的 AI 交互形式，并且正在部署指数级增长的智能体劳动力。

## 非开发者是增长最快的用户群体

在所有用户群体中——OpenAI 内部、组织用户和个人用户——Codex 的使用都是从开发者开始的，他们最初是这款编程工具的天然目标受众。然而，随着 Codex 扩展到更通用的知识工作，非开发者的采用率增长得更快。如下面的用户增长图所示，在个人用户、组织用户和 OpenAI 内部用户中，每周非开发者用户的增长速度都快于开发者用户。到 2026 年 6 月初，个人非开发者用户数量自 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，这可能是因为这个群体一开始的基数就远高于平均水平。

这种转变并不意味着每个非开发者都像工程师一样使用 Codex。相反，它意味着更多的非开发者正在使用 Codex 来完成某种智能体工作。

## Codex 正在拓展潜在生产性工作的边界

Codex 使非技术部门能够加速那些以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别与 Codex 输出中所代表的工作类型。对于数据科学和研究部门来说，工程和编程是最大的类别；而对于财务与业务运营、市场营销、运营和其他部门来说，知识工作是最大的类别。

也就是说，智能体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程类工作。智能体可以降低跨越任务边界的成本，帮助员工完成那些过去需要更专业技术支持的相邻工作。

## 职业类别 vs. 使用 Codex 完成的工作

**职业类别 vs. 使用 Codex 完成的工作**
| 工作类别                    |                      |               |                    |                |       |
| -------------------------------- | -------------------- | ------------- | ------------------ | -------------- | ----- |
| 合并后的推断部门 | 工程/编程 | 数据分析 | 财务分析 | 知识工作 | 其他 |
| 工程                      | 72%                  | 4%            | 1%                 | 18%            | 5%    |
| 数据科学/研究          | 51%                  | 10%           | 0%                 | 30%            | 9%    |
| 财务/业务运营                | 31%                  | 9%            | 16%                | 34%            | 10%   |
| 产品/市场营销/运营        | 25%                  | 3%            | 7%                 | 51%            | 15%   |
| 其他                            | 50%                  | 7%            | 2%                 | 38%            | 4%    |

部门内输出 token 的占比

## 这对智能体的经济潜力意味着什么

非工程师员工越来越多地使用智能体工具，这扩展了这些员工能力的前沿。这对于决定如何重新设计工作流程的企业、学习哪些技能变得更有价值的员工，以及试图理解 AI 如何改变劳动力市场的政策制定者和研究人员来说，都至关重要。

我们的论文展示了前沿用户是如何在前沿领域采用强大的智能体工具的。我们的结果揭示了当人们能够广泛、低门槛地使用强大的智能体工具时会发生什么：随着工具的改进，人们会将其用于时间更长、更复杂、跨职能的工作。随着时间的推移，这很可能就是未来工作的样子。

- [2026](https://openai.com/news/?tags=2026)
- [经济研究](https://openai.com/news/?tags=economic-research)
- [Codex](https://openai.com/news/?tags=codex)

## 作者

OpenAI

## 脚注

1. 1  
 任务时间跨度是通过一个能访问 Codex 记录的 LLM-as-judge（大语言模型作为评判者）来估算的。
2. 2  
这些阈值是模型估算的，所以应视为方向性参考而非精确数值。这也仅基于个人数据，并且基于 0.1% 用户的随机抽样查询。

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英文原文：[How agents are transforming work](https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work)