AI资讯 / Agent

Agent / 分析

面向十亿用户的智能体产品

Latent Space

2026年7月9日,OpenAI 正式发布 ChatGPT Work,这是一款面向知识工作场景的智能体产品。上线三周内,Work 与 Codex 合计用户数已突破1000万,而 ChatGPT 整体月活跃用户据估计已超过10亿。Greg Brockman 已确认,Chat 与 Work 两种模式将在年底前合并,这意味着 Work 并非小众工具,而是未来十亿用户使用 ChatGPT 的默认方式。Work 的核心是一个运行在云端隔离微虚拟机上的智能体,Pro 用户可获得8核CPU、20GB内存与64GB磁盘资源。它能连接 Slack、邮件、云盘、日历、CRM 等数百个插件,跨平台收集上下文,最终输出文档、表格、幻灯片乃至可分享的网页应用。本文从持久化存储、记忆机制、任务调度、浏览器使用等多个维度,对 Work 的内部架构进行系统性拆解。

ChatGPT Work 并非从零构建的全新产品,而是多个既有系统的整合体,融合了 ChatGPT 对话界面、Codex 应用、Codex 云端智能体、ChatGPT Agent、Atlas 以及 OpenClaw 等多个模块。它运行在 Codex 执行框架之上,继承了相同的模型能力、子智能体机制与浏览器调用功能,并能在单个任务上持续工作数小时。界面上刻意隐去了 git 控制、差异追踪等开发者痕迹,使其对非技术用户更为友好。

Work 的云端计算机是其区别于普通聊天机器人的核心所在。每个任务线程在 /workspace/scratch 目录下拥有独立工作区,智能体可在其中自由创建文件夹、安装依赖、编写脚本、维护数据库,并通过标准 Linux 命令检索所有内容。这种设计赋予了智能体真正的「工作现场」,而非仅依赖对话历史来维持上下文。底层虚拟机可以更换,但工作状态会同步至持久化存储并在新实例上恢复,保证连续性。

跨任务的上下文共享并不依赖文件系统的直接访问,而是通过产品层的专用工具实现。默认情况下,每个新任务线程会收到近期任务与文件的压缩摘要。当需要检索历史对话内容时,智能体会调用 Personal Context 工具,该工具通过独立管理的服务查询 Chat 与 Work 历史记录并返回相关片段。文件管理同样遵循类似逻辑:用户上传的文件自动进入 ChatGPT Library,智能体生成的文件则在用户要求或智能体判断有保留价值时才会存入。

在使用模式上,Work 支持网页、移动端与桌面端三种形态,且桌面端进一步分为云端模式与本地模式。云端模式下,任务在远程微虚拟机上运行,状态在三端之间同步;本地模式则让智能体直接操作用户本机的文件与应用,具备完整的计算机使用能力,本质上相当于去掉了代码相关界面的 Codex。目前本地任务尚无法迁移至云端,两种模式之间存在明显隔离。

从产品定位来看,Work 是 OpenAI 将智能体能力推向主流用户的关键一步。它能够连接数百个外部插件,输出形式涵盖交互式表格、文档、幻灯片以及可通过 URL 分享并持续更新的网页应用(Sites)。随着 Chat 与 Work 模式年底合并,这套以任务为单位、以云端计算机为基础的智能体范式,将成为十亿级用户日常使用 ChatGPT 的标准体验,其设计选择的影响力不容小觑。

要点

  • ChatGPT Work 运行在持久化云端微虚拟机上,每个任务拥有独立工作目录,智能体可在其中自由操作文件与脚本,工作状态跨会话保留。
  • 跨任务上下文通过专用的 Personal Context 工具检索,而非直接访问其他线程的文件系统,体现了产品层与计算层的明确分离。
  • Work 整合了 Codex 执行框架、浏览器调用、数百个外部插件以及多种输出格式,是 OpenAI 多年智能体探索的集大成产品。
  • Greg Brockman 已确认 Chat 与 Work 将于年底合并,这意味着当前 Work 的设计将直接影响十亿级用户的使用体验。
  • 桌面端本地模式实质上是面向普通用户的 Codex,具备完整计算机使用能力,但目前与云端模式之间尚无互通机制。
查看原始来源

原始标题:Unpacking ChatGPT Work: the Agent for a Billion Users

本文由 DataHub 基于公开来源整理,用于信息发现与摘要阅读;具体事实、数据和后续更新以原始来源为准。