《OpenAI 代理如何改变知识工作流》

导语

这篇 OpenAI 经济研究文章用 Codex 的使用数据说明一个工作单位正在变化：从一次短对话，变成可以委托给代理的长周期任务。文章的重点不是展示单个产品功能，而是用 OpenAI 内部、组织用户和个人用户的采用曲线，说明代理型工具如何把 AI 从聊天助手推向跨部门、跨职能的生产系统。

1. 代理把知识工作的单位从“互动”变成“委托任务”

• 聊天机器人互动通常短、封闭、一次性；代理可以独立运行数分钟到数小时，编排工具调用、与环境交互，并反复迭代直到接近解决方案。因此，作者说代理正在迅速成为最强大的工作型 AI 工具。
• OpenAI 在自己公司内部看到了这种转变。Codex 公开发布后的最初几个月，ChatGPT 仍是默认工作工具；截至 2025 年 8 月，OpenAI 员工平均只有不到 10% 的 token 用在 Codex 上。到文章发布时，每个部门都已把 Codex 用作主要工作 AI 工具，包括法律和招聘等非技术部门。
• 作者用 OpenAI 自身的转变来说明未来工作图景：当代理能力和可访问性提升，员工会把越来越长、越来越复杂的工作交给代理，而不是只在聊天框里问短问题。

2. 过去一年出现的四个采用趋势

2.1 用户把 Codex 用在更长周期的工作上

• 到 2026 年 5 月，80.6% 的样本个人用户至少发起过一次预计超过 30 分钟人工工作的 Codex 请求，70.2% 发起过一次超过 1 小时的请求，25.6% 至少发起过一次超过 8 小时的请求。将近四分之一的 Codex 请求，对应人类超过 1 小时才能完成的任务。
• 文章还看日常运行时长。到 2026 年 6 月，OpenAI 内部第 99 百分位的重度用户，经常一天生成超过 60 小时的 Codex 代理轮次，而且这些工作分布在多个并行代理中。这说明用户不只是让 Codex 给一个答案，而是在一天里编排多个代理任务。

2.2 Codex 成为 OpenAI 每个部门的主要 AI 工具

• 工程师最早转向 Codex，到 2025 年 12 月，平均工程师已经把多数 OpenAI 产品使用转到 Codex；现在工程师 99% 的输出 token 来自 Codex 而非 ChatGPT。
• 法律、财务和招聘部门在 2026 年 4 月左右才跨过多数使用门槛，但转变更快。OpenAI 平均员工现在超过 85% 的输出 token 来自 Codex；因为 Codex 用户通常比非用户生成更多 token，Codex 在公司每周输出 token 中的占比达到 99.8%。

2.3 非开发者增长快于开发者

• Codex 起点是编码工具，开发者自然最先采用。但随着它扩展到更一般的知识工作，非开发者增长更快。自 2025 年 8 月以来，个人用户中的非开发者增长 137 倍，组织用户中的非开发者增长 189 倍，OpenAI 内部非开发者增长 12 倍。
• 这不意味着每个非开发者都像工程师一样使用 Codex，而是意味着越来越多非开发者开始用它处理某种代理型工作。

2.4 员工开始做超出原岗位边界的任务

• Codex 让非技术部门加速过去受技术专业能力限制的流程。热力图显示，数据科学和研究中，工程与编码是最大输出类别；财务、业务运营、营销、运营和其他部门中，知识工作是最大类别。
• 但边界正在变宽。业务职能员工用 Codex 完成的工作中，超过四分之一是工程或编码。部门分布也显示这种交叉：工程部门输出 token 中 72% 是工程/编码，数据科学/研究为 51%，财务/业务运营为 31%，产品/营销/运营为 25%，其他部门为 50%。代理降低了跨任务边界的成本，让员工可以承担过去需要专门技术支持的相邻工作。

3. OpenAI 内部使用强度继续加深

• 过去六个月，OpenAI 内部活跃用户的输出 token 在各部门快速上升。到 2026 年 6 月，研究部门的中位使用量比 2025 年 11 月高 56 倍，客服高 32 倍，工程高 27 倍，法律部门增长较慢但也达到 11 月水平的 13 倍。
• 这两条趋势合在一起，说明 Codex 改变了 OpenAI 内部做生产性工作的方式：公司范围内，用户正在从聊天机器人转向代理，并投入指数增长的代理劳动。

4. 经济潜力：工作流、技能和劳动市场都会被重估

• 非工程员工使用代理工具，扩大了他们可以完成的工作前沿。对企业来说，这关系到如何重新设计工作流；对员工来说，这关系到哪些技能会更有价值；对政策制定者和研究者来说，这关系到 AI 如何改变劳动市场。
• 文章的限定也很重要：任务时长由能访问 Codex 记录的模型评判估算，阈值应被视为方向性而非精确值；部分统计基于个人用户 0.1% 随机样本。因此，研究最有价值的地方不是声称某个精确百分比就是全世界规律，而是展示前沿用户在低摩擦获得强代理工具后会怎样改变任务分配。

思想框架

文章先提出代理型 AI 对知识工作的基本改变：从短互动转向长周期委托任务。随后用 OpenAI 内部和外部用户数据说明这种改变已经发生：2025 年 8 月 Codex 仍只占内部使用很小部分，到 2026 年中已经成为各部门主要工具；个人用户中 80.6% 触达 30 分钟以上任务，70.2% 触达 1 小时以上任务，25.6% 触达 8 小时以上任务；非开发者增长 137 倍、189 倍和 12 倍。文章再通过部门 token 分布和工作类型热力图说明，代理不只是提高工程效率，还降低跨职能任务的边界。最后，作者把这些趋势落到经济潜力：企业工作流、员工技能和劳动市场研究都需要把“可委托代理劳动”纳入分析。