智能体如何重塑工作模式

智能体型AI正在将知识工作的单位从单次交互转变为可委托的、长周期的任务。聊天机器人交互通常简短且独立，而智能体可以独立运行数分钟甚至数小时，协调工具调用、与环境交互并迭代寻找解决方案。因此，智能体正迅速成为最强大的工作AI工具。

过去一年，OpenAI团队亲身经历了这一转变。Codex公开发布后的最初几个月，ChatGPT仍是OpenAI内部的默认AI工作工具。截至2025年8月，OpenAI员工平均在Codex上花费的token不到10%。而现在，包括法务和招聘在内的非技术部门，都已将Codex作为主要AI工作工具。这一模式反映了我们对于未来工作形态的判断——智能体工具的能力和可及性正在扩展。

Codex的采用与其能力同步增长。随着Codex利用更强模型和新产品特性，它能够承担越来越多的生产性任务。过去一年中，个体用户、组织用户和OpenAI员工呈现四大趋势：

一、用户用Codex执行更长周期的任务。 到2026年5月，80.6%的抽样个体用户至少提交过一次预估超30分钟人工作量的Codex请求，70.2%提交过超1小时的请求，25.6%提交过超8小时的请求。

二、Codex成为OpenAI各部门首选AI工具。 工程部门率先迁移，法务、财务和招聘部门在2026年4月左右也完成了切换。如今OpenAI员工平均85%以上的输出token来自Codex。由于Codex用户往往比非用户消耗更多token，其整体token占比更高：Codex占OpenAI内部周输出token的99.8%。

三、非开发者采用增速远超开发者。 自2025年8月以来，个体用户中的非开发者增长137倍，组织用户增长189倍，OpenAI内部增长12倍。

四、Codex让OpenAI员工能够完成本职工作之外的任务。 虽然技术使用在工程师中仍最普遍，但非技术用户经常用Codex进行编码或技术执行，包括自动化、数据转换、工具构建、调试和结构化分析。

更长时间、更复杂的任务

近四分之一的Codex请求对应人工作业超过1小时。随着Codex独立处理长上下文能力提升，用户从短交互转向更困难、周期更长的任务。从2025年12月到2026年5月，提交预估超30分钟请求的用户占比升至80.6%，超1小时的升至70.2%，超8小时的请求增速最快。

在OpenAI日活跃用户中，最重度用户每天请求数十小时的智能体工作。到2026年6月，99分位用户日均生成超过60小时的Codex智能体轮次，分布在多个并行智能体中。

采用从工程师扩展到全公司

OpenAI工程师最早逐步采用Codex。到2025年12月，平均工程师已将大部分OpenAI产品使用切换至Codex。如今工程师99%的输出token来自Codex，而非ChatGPT。法务、财务和招聘部门虽在2026年4月左右才切换，但转换速度更快。现在OpenAI平均律师或招聘人员85%以上的输出token来自Codex。

过去半年，Codex使用深度和强度在OpenAI内部显著增加。研究部门中位使用量是2025年11月的56倍，客户支持增长32倍，工程增长27倍，法务虽较慢但也达到13倍。这两个模式共同展示了Codex如何改变OpenAI使用AI进行生产性工作的方式：用户正从聊天机器人转向智能体，并发起指数级增长的智能体劳动力。

非开发者是最快的增长群体

在所有用户群体中，Codex最初被开发者采用。但随着Codex扩展至更通用的知识工作，非开发者采用增速更快。到2026年6月初，个体非开发者用户较2025年8月增长137倍，组织非开发者用户增长189倍，OpenAI内部非开发者增长12倍。这并不意味着每个非开发者都以工程师方式使用Codex，而是更多人开始用Codex执行某种智能体工作。

智能体扩展潜在生产性工作的边界

Codex使非技术部门能够加速之前受技术瓶颈制约的工作流程。OpenAI内部对比推测岗位与实际Codex输出工作类别：工程和编码在数据科学和研究部门占最大份额，而知识工作在财务、业务运营、营销等部门占最大份额。但智能体工具可以扩展个体工人的能力范围——例如，业务岗位员工用Codex完成的超四分之一工作是工程或编码。智能体降低了跨越任务边界的成本，帮助工人完成过去需要专门技术支持的相邻工作。

对智能体经济潜力的启示

非工程师员工对智能体工具的日益使用，拓展了这些工人的能力前沿。这对企业重新设计工作流程、员工学习更有价值的技能、以及政策制定者和研究者理解AI如何改变劳动市场都具有意义。我们的论文展示了前沿用户如何使用能力强大的智能体工具。当人们能够广泛、低门槛地使用这些工具时，随着工具改进，他们会将其用于更长、更复杂、更跨职能的工作。随着时间的推移，这很可能成为未来工作的常态。