代理 AI 如何改变工作方式
代理 AI 将知识工作的单位从单次交互转变为委托的长期任务。与短暂且自成一体的聊天机器人互动不同，代理可以独立操作数分钟或数小时，在工具调用、与环境交互和迭代解决方案的过程中实现任务。因此，代理迅速成为工作中最强大的 AI 工具。
在过去一年中，我们在 OpenAI 亲身经历了这一转变。在 Codex 发布后的最初几个月，ChatGPT 仍然是 OpenAI 内部工作的默认 AI 工具。然而，到了 2025 年 8 月，平均每位 OpenAI 员工在 Codex 上花费的代币还不到 10%。如今，所有部门，包括法律和招聘等非技术部门，都将 Codex 视为其主要的 AI 工具。这一模式反映了我们对未来工作的展望，因为代理工具的能力和可获取性已大大提升。
### Codex 使用趋势
在过去一年中，我们记录了以下四个趋势：
- **人们开始使用 Codex 完成长期工作**。到 2026 年 5 月，80.6% 的被调查的个人用户至少发起过一次预计超过 30 分钟的人类工作时间的 Codex 请求。70.2% 的人发起过一次预计超过 1 小时的请求，而 25.6% 则发起过一次预计超过 8 小时的请求。
- **Codex 成为 OpenAI 每个部门的主要 AI 工具**。最初是工程部门率先使用，到 2026 年 4 月，法律、金融和招聘部门也普遍采用 Codex。现在，平均每位 OpenAI 员工的输出代币中，有超过 85% 是通过 Codex 生成的。在 Codex 用户中，他们的代币使用量普遍高于非用户，因此其在总代币中的占比更高：Codex 现在占 OpenAI 每周生成的输出代币的 99.8%。
- **非开发人员的使用增长尤为迅速，超过了开发人员的增长**。自 2025 年 8 月以来，非开发用户的数量出现了 137 倍的增长，组织用户增长了 189 倍，OpenAI 内部用户增长了 12 倍。
- **Codex 使得 OpenAI 员工能够开展超出职业描述的任务**。虽然技术使用仍然在工程师中最为普遍，但非技术用户也经常使用 Codex 进行编码或技术执行，涵盖自动化、数据转化、工具开发、调试和结构化分析等任务。
### 代理的经济潜力
非工程员工对代理工具的使用增加了他们的工作潜力。这对重新设计工作流程的企业、了解哪些技能变得更有价值的员工，以及试图理解 AI 如何改变劳动市场的政策制定者和研究者，都至关重要。我们的研究展示了当人们广泛获得能力强大的代理工具时，会发生什么：随着工具的改进，人们对比重要的工作和跨职能工作的使用时间不断增加。随着时间推移，这可能就是未来工作的样貌。
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原文链接：[点击查看](https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work)
在过去一年中，我们在 OpenAI 亲身经历了这一转变。在 Codex 发布后的最初几个月，ChatGPT 仍然是 OpenAI 内部工作的默认 AI 工具。然而，到了 2025 年 8 月，平均每位 OpenAI 员工在 Codex 上花费的代币还不到 10%。如今，所有部门，包括法律和招聘等非技术部门，都将 Codex 视为其主要的 AI 工具。这一模式反映了我们对未来工作的展望，因为代理工具的能力和可获取性已大大提升。
### Codex 使用趋势
在过去一年中，我们记录了以下四个趋势：
- **人们开始使用 Codex 完成长期工作**。到 2026 年 5 月，80.6% 的被调查的个人用户至少发起过一次预计超过 30 分钟的人类工作时间的 Codex 请求。70.2% 的人发起过一次预计超过 1 小时的请求，而 25.6% 则发起过一次预计超过 8 小时的请求。
- **Codex 成为 OpenAI 每个部门的主要 AI 工具**。最初是工程部门率先使用，到 2026 年 4 月，法律、金融和招聘部门也普遍采用 Codex。现在，平均每位 OpenAI 员工的输出代币中，有超过 85% 是通过 Codex 生成的。在 Codex 用户中，他们的代币使用量普遍高于非用户，因此其在总代币中的占比更高：Codex 现在占 OpenAI 每周生成的输出代币的 99.8%。
- **非开发人员的使用增长尤为迅速，超过了开发人员的增长**。自 2025 年 8 月以来，非开发用户的数量出现了 137 倍的增长，组织用户增长了 189 倍，OpenAI 内部用户增长了 12 倍。
- **Codex 使得 OpenAI 员工能够开展超出职业描述的任务**。虽然技术使用仍然在工程师中最为普遍，但非技术用户也经常使用 Codex 进行编码或技术执行，涵盖自动化、数据转化、工具开发、调试和结构化分析等任务。
### 代理的经济潜力
非工程员工对代理工具的使用增加了他们的工作潜力。这对重新设计工作流程的企业、了解哪些技能变得更有价值的员工，以及试图理解 AI 如何改变劳动市场的政策制定者和研究者，都至关重要。我们的研究展示了当人们广泛获得能力强大的代理工具时，会发生什么：随着工具的改进，人们对比重要的工作和跨职能工作的使用时间不断增加。随着时间推移，这可能就是未来工作的样貌。
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原文链接：[点击查看](https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work)
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