智能代理如何改變工作

智能代理式 AI 將知識工作的基本單位，由單次互動轉變為可委派、時間跨度更長的任務。聊天機械人的互動通常短暫而獨立完整。智能代理則可獨立運作數分鐘甚至數小時，同時協調工具調用、與環境互動，並反覆迭代以找出解決方案。因此，智能代理正迅速成為工作中最強大的 AI 工具。

過去一年，我們在 OpenAI 親身見證了這項轉變。Codex 向公眾推出後的最初幾個月，ChatGPT 仍是 OpenAI 內部預設的工作 AI 工具。截至 2025 年 8 月，OpenAI 員工平均只有不足 10% 的 Token 用量來自 Codex。如今，所有部門都以 Codex 作為主要工作 AI 工具，包括法律和招聘等非技術部門。這種使用模式反映了我們對未來工作方式的看法：智能代理式工具的能力和易用性不斷提升，將進一步改變人們的工作方式。

Codex 的採用情況與其能力同步增長。隨着 Codex 採用更強大的模型和新增產品功能，它能夠處理的實際工作亦不斷增加。過去一年，我們在個人用戶、機構用戶和 OpenAI 員工中觀察到四項趨勢：

• 人們使用 Codex 處理時間跨度更長的工作。人們使用 Codex 處理時間跨度更長的工作。截至 2026 年 5 月，在抽樣的個人用戶中，80.6% 至少提出過一項估計需人手處理超過 30 分鐘的 Codex 要求，70.2% 至少提出過一項估計需超過一小時的要求，而 25.6% 至少提出過一項估計需超過八小時的 Codex 要求。
• Codex 成為 OpenAI 每個部門的主要 AI 工具。工程部門最先轉用 Codex，而法律、財務和招聘部門亦在 2026 年 4 月前後開始以 Codex 作為主要 AI 工具。對一般 OpenAI 員工而言，Codex 現時佔超過 85% 的輸出 Token。由於 Codex 用戶通常比非用戶使用更多 Token，因此 Codex 佔整體 Token 的比例更高：OpenAI 內部每週產生的輸出 Token 中，99.8% 來自 Codex。
• 非開發人員的採用增長尤其迅速，超越開發人員。自 2025 年 8 月起，個人用戶中的非開發人員增加了 137 倍，機構用戶增加了 189 倍，而 OpenAI 內部則增加了 12 倍。
• Codex 讓 OpenAI 員工可處理職責範圍以外的任務。雖然工程師仍是最常進行技術用途的群組，但非技術用戶亦經常使用 Codex 處理編碼或技術執行工作，包括自動化、數據轉換、工具建立、偵錯和結構化分析。

2026 年 5 月，超過 70% 的 Codex 請求涉及需要人手花超過一小時才能完成的任務¹。隨着 Codex 獨立處理長情境工作的能力提升，用戶亦由短暫互動，轉向處理難度更高、時間跨度更長的任務。

下圖估算個人用戶跨越四個人工完成時間門檻的比例：如由人手完成，需時超過 30 分鐘、一小時、四小時和八小時的任務²。由 2025 年 12 月至 2026 年 5 月，曾提出一項估計相當於人手需時超過 30 分鐘工作的用戶比例，升至 80.6%。曾提出一項人手需時超過一小時工作的用戶比例，則升至 70.2%。至於曾要求處理人手需時超過八小時工作的用戶比例，則由較低基數錄得最快增長。

每日 Codex 運行時間亦反映智能代理式使用量的增長。在 OpenAI 的每日活躍用戶中，使用量最高的一群，會在單日內要求 Codex 執行多個小時的智能代理工作。截至 2026 年 6 月，第 99 個百分位的用戶，經常每天產生超過 60 小時的 Codex 智能代理回合，並分佈於多個並行運作的智能代理。隨着 Codex 變得更強大，亦更適合並行處理工作，用戶不再只要求 Codex 每次提供一個答案，而是越來越多地在一天內協調多項智能代理任務。

OpenAI 的工程師最先逐步採用 Codex。到 2025 年 12 月，公司一般工程師使用 OpenAI 產品時，已將大部分用量轉移至 Codex。如今，一般工程師有 99% 的輸出 Token 由 Codex 而非 ChatGPT 產生。法律、財務和招聘部門較遲才轉為主要使用 Codex，大約是在 2026 年 4 月，但轉變速度快得多。現時，OpenAI 一般律師或招聘人員已有超過 85% 的輸出 Token 由 Codex 產生。

過去六個月，Codex 在 OpenAI 的使用程度不斷加深，使用量亦持續增加。在活躍內部用戶中，各部門的合計輸出 Token 均大幅增長。研究部門的升幅最大：截至 2026 年 6 月，使用量中位數較 2025 年 11 月高 56 倍。客戶支援部門增加 32 倍，工程部門增加 27 倍；法律部門的增長較為漸進，但仍達到 2025 年 11 月的 13 倍。

這兩種模式合起來，說明 Codex 如何改變 OpenAI 運用 AI 完成實際工作的方式。在全公司，智能代理正取代聊天機械人，成為用戶與 AI 互動的主要形式，而智能代理工作量亦呈指數增長。

在所有用戶群組中，包括 OpenAI、機構和個人用戶，Codex 都先由開發人員開始採用，這亦是這款最初作為編碼工具的產品最自然的目標受眾。不過，隨着 Codex 擴展至更廣泛的知識工作，非開發人員的採用增長得更快。如下方用戶增長圖所示，在個人、機構和 OpenAI 用戶中，每週非開發人員用戶的增長均快於開發人員。截至 2026 年 6 月初，個人用戶中的非開發人員數目較 2025 年 8 月增加 137 倍；機構用戶中的非開發人員增加 189 倍；OpenAI 內部的非開發人員則增加 12 倍，這可能是因為該群組的起始水平本已遠高於平均。

這種轉變並不代表每名非開發人員都像工程師一樣使用 Codex，而是表示有更多非開發人員正使用 Codex 處理某種智能代理式工作。

Codex 讓非技術部門可加快處理過往受制於技術專業知識的工作流程。下方熱圖比較 OpenAI 內部推斷的職業類別，與 Codex 輸出所代表的工作類型。對數據科學和研究而言，工程和編碼是最大類別；對財務和業務營運、市場推廣、營運及其他部門而言，知識工作則是最大類別。

不過，智能代理式工具確實可擴展個別員工能夠完成的工作。例如，業務職能員工透過 Codex 完成的工作中，超過四分之一屬於工程或編碼。智能代理可降低跨越任務界限的成本，並協助員工處理相鄰工作，而這些工作過往需要更多專門技術支援。

非工程人員增加使用智能代理式工具，擴闊了他們能夠完成工作的前沿範圍。這對企業決定如何重新設計工作流程、員工了解哪些技能會變得更有價值，以及政策制定者和研究人員理解 AI 如何改變勞動市場，都具有重要意義。

我們的論文顯示，前沿用戶如何採用具備強大能力的智能代理式工具，處理前沿工作。研究結果說明，當人們可廣泛、低門檻地使用具備強大能力的智能代理式工具時，會出現甚麼情況：隨着工具不斷改進，人們會用它們處理時間更長、更複雜，並涉及更多跨職能協作的工作。隨着時間推移，這很可能就是未來工作的形態。