OpenAI Workspace Agents上線：Codex 驅動的AI員工
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OpenAI 推出由 Codex 驅動的 Workspace Agents，將 GPTs 從「聊天機器人」進化為能跨工具、自動執行長流程的「AI 員工」。
這篇文章介紹了 OpenAI 最新發布的 Workspace Agents，這是一次針對企業協作場景的重大升級。作者指出，過去的 GPTs 僅限於對話與資訊總結，無法真正介入企業的工作流程。為瞭解決 AI 只能說不能做的痛點，OpenAI 引入了 Codex 執行底座，讓 Agent 具備真正的動手能力。
文章背景設定在企業數位轉型與 AI 員工化的趨勢下，作者詳細對比了新舊版本的差異，並展示了銷售、會計、產品研發等多個實際應用場景。整體結論是：AI 的競爭已從「對話框」轉向「執行層」，OpenAI 正在嘗試將 ChatGPT 打造為企業所有工作流程的統一啟動器。
這是一篇基於產品發布消息的深度整理，作者從技術底層（Codex）、運行機制（雲端常駐）到市場競爭（與 Anthropic 的路線之爭）進行了全方位剖析，旨在讓讀者明白這不只是功能更新，而是 AI 應用範式的轉移。
- 底層技術轉向：由 Codex 驅動，從單純的文字生成轉變為具備代碼執行與工具調用能力的「執行層」。
- 運行模式升級：Agent 跑在雲端且具備「工作區」記憶，支持定時啟動或 Slack 消息觸發，實現 24 小時自動化運作。
- 打破對話限制：工作單位從「一次對話」提升至「一整條流程」，能跨越數天、多個工具（如 CRM、郵件、日曆）完成複雜任務。
- 企業級管控：提供管理員後台，可嚴格控制數據權限、審計運行日誌，並要求敏感動作（如發郵件）必須經由人工審批。
- 市場戰略分歧：OpenAI 賭的是「ChatGPT 作為統一入口」，與 Anthropic 將 AI 嵌入現有工具（如 Excel、瀏覽器）的路線截然不同。
Workspace Agents 官方模板庫
包含財務、銷售、市場、IT 等部門的現成 Agent 模板，可直接修改使用。
官方推薦 5 大應用模板
Software Reviewer (IT 審核)、Product Feedback Router (產品反饋)、Weekly Metrics Reporter (週報)、Lead Outreach Agent (銷售跟進)、Third-Party Risk Manager (風險管理)。
由「對話」進化至「流程」：Workspace Agents 的核心差異
以前的 GPTs 像是一個聰明的搭檔，你問它答，但關掉視窗後它就什麼都不留。Workspace Agents 則是真正的「AI 員工」，它不再受限於單次對話，而是能處理跨工具、跨時間的長流程任務。
Codex 執行底座：賦予 AI 真正的動手能力
這次升級最關鍵的技術變革是引入了 Codex。這讓 Agent 不只是「建議你怎麼做」，而是直接「幫你做完」。
聊天模型負責思考邏輯，Codex 負責執行代碼與工具對接，這是 ChatGPT 第一次擁有完整的執行層。
例如，當你需要一份週報，Agent 會自動去數據庫取數、畫圖、排版，最後發送到團隊羣組。這一切不需要工程師寫代碼對接，只需在 ChatGPT 裡用自然語言描述流程即可。
企業級管控：安全與權限的護城河
對於企業用戶，OpenAI 強化了管理功能，確保 AI 員工在可控範圍內運作。
OpenAI vs Anthropic：兩條不同的 AI 發展路徑
目前 AI 巨頭在「AI 員工」的落腳點上出現了明顯分歧：
- Anthropic (分佈式): 賭 AI 嵌入現有工具。用戶在哪幹活（終端、瀏覽器、Excel），Claude 就出現在哪。
- OpenAI (中心化): 賭 ChatGPT 成為統一入口。員工打開 ChatGPT 啟動所有流程，Agent 再去調用其他 SaaS 工具。OpenAI 今日將 ChatGPT 入面嘅 GPTs 升級做 Workspace Agents，由 Codex 驅動、喺雲端持續運行、可以跨工具做嘢、仲可以跟時間表或者 Slack 訊息啟動。官方話呢個係 GPTs 嘅進化版，以後 GPTs 可以一鍵轉成 Agent。
1分鐘掃讀：
首先搞清楚佢同以前嘅 GPTs 有咩唔同
你可能聽過或者用過 GPTs，即係 ChatGPT 入面嗰種可以自己設定嘅「小助手」。你幫佢定好身份同知識庫，然後同佢傾偈。
GPTs 嘅問題係：佢只係識答，唔識做嘢。
例如你叫一個 GPT 幫你處理客戶反饋。佢可以總結一段文字，話畀你聽呢個反饋屬於邊一類，但佢冇辦法真係幫你：
呢啲嘢全部都要你自己落手做。GPT 只不過係一個傾偈嗰陣幾醒目嘅拍檔。
Workspace Agents 就唔同喇。佢真係可以將上面呢啲嘢，由頭到尾自己搞掂晒。
佢到底可以做啲乜
舉幾個 OpenAI 自己內部用緊嘅例子，你一睇就明。
銷售 Agent：自動聽返銷售同客嘅通話錄音，將客嘅情況總結出嚟、打分，然後喺銷售代表個 email 入面寫好跟進郵件嘅草稿。銷售人員只要 check 一下發出去就得。
有一間叫 Rippling 嘅公司（做企業人力資源系統嘅）攞呢樣嘢嚟做實驗，佢哋一個銷售顧問搭咗個類似嘅 Agent。原本銷售一星期要花 5 到 6 個鐘做嘅嘢，而家每一單 deal 都喺後台自動行緊。
會計 Agent：月底清數嗰陣，佢會自動做分錄、對賬、差異分析。本來要搞好幾日嘅嘢，幾分鐘就跑完，仲會將底層數據同埋匯總都整理好，方便人去 double check。
產品反饋 Agent：24 小時𥄫實公司各種反饋渠道，包括內部群組、客服工單、社區論壇。邊個投訴、邊個讚、邊個提咗新需求，佢都會記低晒，仲會分類、排優先次序，每星期俾一份整理好嘅報告產品經理。
IT 審核 Agent：員工想申請某款軟件，同佢講一聲就得，佢會去對照公司政策睇下行唔行得通，可以用就即批，唔用得就話你知原因，有需要仲會幫你開埋 IT 工單。
週報 Agent：逢星期五下晝，唔使你提醒，佢自己會去攞數據、畫圖、寫總結，將份週報發去你哋個團隊群組。
睇得出啦掛？呢啲都唔係「答問題」，而係一整橛工作。
普通人點樣建構一個？
唔使寫 code，亦都唔使識技術。
打開 ChatGPT 側邊欄，撳「Agents」，描述下你想佢幫你做啲咩，例如「每逢星期一幫我整理上星期嘅銷售數據，出一份週報」，ChatGPT 就會一步步引導你：
你亦都可以直接由 Template（模板）開始。OpenAI 準備咗財務、銷售、市場呢啲部門嘅現成 Template，改一改就用得。
整好之後，佢就係你團隊嘅公共資產。邊個都可以在 ChatGPT 入面 Call 佢，或者拉佢入團隊 Group Chat，成個 Team 一齊使喚佢。
呢啲 Agent 係點樣運作嘅
有四個特點令佢可以真正幫手做嘢，而唔係淨係吹水。
佢喺 Cloud（雲端）行，你收咗工佢都未收工：傳統嘅 ChatGPT 對話，你一閂咗個 Window 就冇咗。Workspace Agent 唔同，佢住喺雲端，可以 Set 定每逢星期五朝早自動啟動，亦可以隨時接收 Group Chat 入面嘅 Message 開始做嘢。
佢有記憶，有自己嘅工作桌面：Agent 會記住上次處理到邊度、你之前點樣糾正過佢、呢個客之前提過啲咩要求。佢仲有一個「工作區」可以儲存 File、行 Code、Call 埋啲連接咗嘅工具。
佢可以連埋各種工具：目前已經駁通咗 Email、日曆、雲端文檔、團隊 Group Chat、CRM、知識庫、Ticketing System（工單系統）、網頁搜尋呢啲。你叫佢發 Email、Update 日程、改客嘅資料、開 Ticket，佢通通都可以郁手做。
佢可以被訓練、越用越聰明。你喺對話入面糾正佢、俾 Feedback 佢，佢會記住。團隊入面嘅人一齊用緊同一個 Agent，佢就喺度不斷吸收集體經驗。
Codex 驅動：幫 Agent 加咗真正嘅動手能力
Codex 原本係 OpenAI 俾 Programmer 用嘅 AI 工具，佢同普通吹水 AI 最大嘅分別係：佢唔單止係話你知「可以咁樣做」，而係真係幫你郁手將件事搞掂。
Workspace Agents 將呢套能力開放畀所有工作流程，舉幾個例子：
呢度嘅關鍵唔係 Codex 有幾叻，而係門檻消失咗。以前要令 AI 真係幫手做呢啲嘢，公司要派工程師花幾個禮拜做系統對接。而家唔使喇，你喺 ChatGPT 入面描述一下流程，佢自己就會搞掂個對接。
聊天模型負責諗，Codex 負責做。呢個係 ChatGPT 第一次擁有一個完整嘅執行層。
同 GPTs 嘅根本分別：由「一次對話」變成「一整條流程」
呢件事同升級版 GPTs 係兩回事。
GPT Store 開咗兩年，上面有幾十萬個 GPT。但你返公司數下，真正被團隊日日用緊、將一段完整工作由頭跟到落尾嘅 GPT，幾乎係零。
問題唔在於 prompt 寫得好唔好，而係 GPT 嘅形態由一開始就裝唔落真實嘅工作。
GPT 嘅運行單位係「一次對話」。你問一句佢答一句，對話一熄咗，就乜都留唔低。但公司入面真正有價值嘅工作唔係咁樣嘅：處理一單客戶投訴，可能要跨三日、用四個工具、經兩次審批；做一份月報，要攞數據、畫圖、寫分析、再發畀十個人。呢啲活，GPT 根本裝唔落。
Workspace Agents 換嘅就係呢個單位。Codex 驅動 + 雲端常駐 + 工作區 + 定時觸發，四件事一齊到位，結果係由「一次對話」升級做「一整條流程」。
官方講嘅「GPTs 一鍵轉 Workspace Agents」，背後嘅意思係：舊嗰代唔會長期保留。
官方提供咗 5 個現成 Template
入去 chatgpt.com/agents/studio/new?from-template 直接照抄：
OpenAI 自己內部三個部門都用緊：
呢度有兩個共通點：所有場景都係「團隊原本已經有嘅流程」，而唔係夾硬造出嚟嘅新 workflow；每個場景都至少跨越兩個工具，喺 Slack / CRM / IT / 會計系統之間搬數據。
可以駁落邊啲工具度做嘢？
Agent 唔係淨係識留喺 ChatGPT 嗰個對話框度，佢仲可以走入唔同工具度幫手。目前已經接通咗嘅有：
除咗駁多咗工具之外，今次仲加咗兩個新嘅啟動方式：
呢個「喺 Slack 入面啟動」嘅玩法最易明。OpenAI 嘅產品團隊就喺內部 Slack 度長駐咗一個 Agent：員工問「最新版本嘅 XX 功能點樣開？」，Agent 會直接答，仲附埋文檔連結；如果發現係一個未有人處理過嘅新問題，佢仲會主動開張工單（Ticket）留底。等於幫團隊配咗一個 24 小時唔收工、查文檔又唔會煩到人嘅新同事。
控制權全屬管理員
企業版客最在意嘅嗰幾樣嘢：
「soon」嘅一條：管理員後台可以睇晒全公司組織嘅 Agent 清單、使用模式同埋連咗去邊啲數據源。
誰能用
點樣入門
chatgpt.com/agents/studio/new?from-template，財務、銷售、市場、IT 都有現成 template 畀你用OpenAI 同 Anthropic 賭咗兩條唔同嘅路
Anthropic 呢兩年將「AI 員工」拆開咗做唔同形態：Claude Code 喺 terminal，Cowork 喺 desktop，Claude for Chrome 喺 browser，Claude for Excel / PowerPoint 就喺 Office 文件入面。每一個都係獨立嘅落腳點，對應住已經存在嘅工作介面。
OpenAI 今次就相反：唔做分散式落腳點，而係將入口整喺 ChatGPT 側邊欄作為唯一主入口，所有流程都由呢度啟動，再叫 Agent 去其他工具度做嘢。
工程師好大機會跟 Anthropic，因為佢哋就喺 terminal 同 browser 入面。普通知識型工作者好大機會跟 OpenAI，ChatGPT 已經係佢哋每日開機第一個窗口。真正嘅關鍵分歧喺中間嗰層，產品經理、銷售、營運、HR，呢啲人嘅工作界面到底係喺現有嘅 SaaS 入面，定係喺一個新嘅「AI 首頁」度。OpenAI 顯然係賭緊後者。
國內對等產品喺邊一層
方向一致嘅國內產品有幾個：
但同 Workspace Agents 相比，國內大部分產品仲係停喺「升級版 GPTs」呢個層次，雖然可以定義角色、連到幾個工具，但係「Codex 級別嘅真執行底座 + 雲端持續運行 + 跨工具長流程 + 企業級管控」呢四樣嘢做齊晒嘅並唔多。辦公套件捆綁（釘釘、飛書、企微）係國內嘅天然優勢，但執行底座同長流程編排就係短板。嚟緊呢一年呢個差距會唔會被追返上嚟，係值得關注嘅重點。
仲未有答案嘅三件事
👉 OpenAI 官方 blog[4] | Workspace Agents 產品網頁[5] | Atlassian Rovo × ChatGPT 連接器[6] | 9to5Mac 報導[7] | 原推文[8]
參考連結
[1] 撳呢度睇: https://video.twimg.com/amplify_video/2047004707844194304/vid/avc1/1920x1080/7DmoUW3pfOMwU9rR.mp4
[2] OpenAI Academy: https://openai.com/academy/workspace-agents/
[3] Help Center: https://help.openai.com/en/articles/20001143
[4] OpenAI 官方 blog: https://openai.com/index/introducing-workspace-agents-in-chatgpt/
[5] Workspace Agents 產品網頁: https://openai.com/business/workspace-agents/
[6] Atlassian Rovo × ChatGPT 連接器: https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-rovo-mcp-connector-chatgpt
[7] 9to5Mac 報導: https://9to5mac.com/2026/04/22/openai-updates-chatgpt-with-codex-powered-workspace-agents-for-teams/
[8] 原推文: https://twitter.com/OpenAI/status/2047008987665809771
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OpenAI 今天把 ChatGPT 裏的 GPTs 升級成了 Workspace Agents，由 Codex 驅動、雲上持續運行、能跨工具幹活、按時間表或 Slack 消息啓動。官方原話是 GPTs 的進化版，以後 GPTs 能一鍵轉成 Agent。
1分鐘掃讀：
先搞清楚它跟以前的 GPTs 有什麼不一樣
你可能聽說過或者用過 GPTs，就是 ChatGPT 裏那種可以自定義的“小助手”。你給它設定好身份和知識庫，然後跟它聊天。
GPTs 的問題是：它只能回答，不能幹活。
比如你讓一個 GPT 幫你處理客戶反饋。它能總結一段文字，能告訴你這個反饋屬於哪一類，但它沒辦法真的替你：
這些事都得你自己做。GPT 只是一個聊天時候蠻聰明的搭檔。
Workspace Agents 不一樣。它真的能把上面這些事，從頭到尾自己幹完。
它到底能幹什麼
舉幾個 OpenAI 自己內部在用的例子，你一看就懂。
銷售 Agent：自動看銷售跟客戶的通話錄音，把客戶情況總結出來，打分，然後在銷售代表的郵箱裏寫好跟進郵件草稿。銷售只要檢查一下發出去就行。
一家叫 Rippling 的公司（做企業人力系統的）拿這個做了實驗，他們一個銷售顧問搭了類似的 Agent。原來銷售一週要花 5 到 6 小時做的活，現在每一筆交易都在後台自動跑。
會計 Agent：月底結賬的時候，它自動做分錄、對賬、差異分析。本來要花好幾天的活，幾分鐘跑完，還會把底層數據和彙總都整理好，方便人去複核。
產品反饋 Agent：24 小時盯着公司的各種反饋渠道，內部羣、客服工單、社區論壇。誰抱怨了、誰誇了、誰提了新需求，它都記下來，分類，排優先級，每週給產品經理一份整理好的報告。
IT 審核 Agent：員工想申請某個軟件，跟它說一聲，它去對照公司的政策看行不行，能用就批，不能用就告訴你原因，必要時幫你開 IT 工單。
週報 Agent：每週五下午，不用你提醒，它自己去拉數據、畫圖、寫總結，把週報發到你們團隊羣裏。
看出來了吧？這些都不是“回答問題”，是一整段工作。
普通人怎麼建一個
不需要寫代碼，不需要懂技術。
打開 ChatGPT 側邊欄，點「Agents」，描述一下你想讓它做什麼，比如“每週一幫我整理上週銷售數據出一份週報”，ChatGPT 會一步步引導你：
也可以直接從模板開始。OpenAI 準備了財務、銷售、市場這些部門的現成模板，改一改就能用。
搭好之後，它就是你團隊的公共資產了。誰都可以在 ChatGPT 裏調用，或者拉進團隊羣聊裏，整個團隊一起使喚。
這些 Agent 是怎麼運作的
有四個特點讓它能真正幹活，不只是聊天。
它跑在雲上，你下班了它不下班：傳統的 ChatGPT 對話，你關了窗口就沒了。Workspace Agent 不是，它住在雲端，可以設定每週五早上自動啓動，也可以隨時接收羣聊裏的消息開始工作。
它有記憶，有自己的工作桌面：Agent 會記住上次處理到哪裏、你之前怎麼糾正過它、這個客戶之前提過什麼需求。它還有一個“工作區”可以存文件、跑代碼、調用連接的工具。
它能連各種工具：目前已經接入了郵箱、日曆、雲端文檔、團隊羣聊、CRM、知識庫、工單系統、網頁搜索這些。你讓它發郵件、更新日程、改客戶資料、建工單，它都能動手。
它能被訓練、越用越聰明。你在對話裏糾正它、給它反饋，它會記住。團隊裏的人都在用同一個 Agent，它就在不斷吸收集體的經驗。
Codex 驅動：給 Agent 加了真動手能力
Codex 原本是 OpenAI 給程序員用的 AI 工具，它跟普通聊天 AI 最大的不一樣：不只是告訴你「可以這麼做」，而是真的替你動手把事做完。
Workspace Agents 把這套能力打開給所有工作流，舉幾個例子：
這裏的關鍵不是 Codex 多能幹，而是門檻消失了。以前要讓 AI 真的做這些活，公司得派工程師花幾周做系統對接。現在不用了，你在 ChatGPT 裏描述一下流程，它自己把對接搭出來。
聊天模型負責想，Codex 負責做。這是 ChatGPT 第一次有一個完整的執行層。
跟 GPTs 的根本差別：從「一次對話」變成「一整條流程」
這件事跟升級版 GPTs 不是一回事。
GPT Store 開了兩年，上面有幾十萬個 GPT。但你去公司裏數一下，真正被團隊天天在用、把一段完整工作從頭接到尾的 GPT，幾乎是零。
問題不在 prompt 寫得好不好，在 GPT 的形態從一開始就裝不下真實工作。
GPT 的運行單位是「一次對話」。你問一句它答一句，對話關掉，什麼都不留。但公司裏真正有價值的工作不長這樣：處理一條客戶投訴，要跨三天、四個工具、兩次審批；做一份月報，要拉數據、畫圖、寫分析、發給十個人。這些活 GPT 裝不下。
Workspace Agents 換的就是這個單位。Codex 驅動 + 雲端常駐 + 工作區 + 定時觸發，四件事一起到位，結果是從「一次對話」升級成「一整條流程」。
官方說的「GPTs 一鍵轉 Workspace Agents」，背後的意思是：舊一代不會長期保留。
官方給了 5 個現成模板
進 chatgpt.com/agents/studio/new?from-template 直接抄：
OpenAI 自己三個部門內部都在用：
兩個共同點：所有場景都是「團隊原本就有的流程」，不是造新工作流；每個場景都至少跨兩個工具，在 Slack / CRM / IT / 會計系統之間搬數據。
能接到哪些工具裏幹活
Agent 不只待在 ChatGPT 聊天框裏，它能跑到各種工具裏幹活。目前已經接通的：
除了接更多工具，這次還加了兩個新的啓動方式：
這個「Slack 裏啓動」的玩法最好理解。OpenAI 的產品團隊就在內部 Slack 裏常駐了一個 Agent：員工問「最新版本的 XX 功能怎麼開？」，Agent 直接回答，附上文檔連結；如果發現是一個沒人處理過的新問題，它還會主動開一張工單留底。相當於給團隊配了一個 24 小時不下班、查文檔不打擾人的新同事。
控制權全在管理員
企業版客戶最在意的那層：
「soon」的一條：管理員後台能看到全組織的 Agent 清單、使用模式、連接的數據源。
誰能用
怎麼入門
chatgpt.com/agents/studio/new?from-template，財務、銷售、市場、IT 都有現成模板OpenAI 和 Anthropic 賭了兩條不同的路
Anthropic 這兩年把「AI 員工」拆到了不同形態：Claude Code 在終端，Cowork 在桌面，Claude for Chrome 在瀏覽器，Claude for Excel / PowerPoint 在 Office 文件裏。每一個都是獨立的落腳點，對應已經存在的工作界面。
OpenAI 這次反過來：不做分佈式落腳點，把入口做在 ChatGPT 側邊欄作為唯一主入口，所有流程從這裏啓動，再讓 Agent 去別的工具裏幹活。
工程師大概率跟 Anthropic，他們就在終端和瀏覽器裏。普通知識工作者大概率跟 OpenAI，ChatGPT 已經是他們每天打開的第一個窗口。真正的關鍵分歧在中間一層，產品經理、銷售、運營、HR，這些人的工作界面到底在現有 SaaS 裏，還是在一個新的「AI 首頁」裏。OpenAI 顯然在賭後者。
國內對等產品在哪一層
方向一致的國內產品有幾個：
但跟 Workspace Agents 比，國內大多產品還停在「升級版 GPTs」這一層，能定義角色、能連幾個工具，但「Codex 級別的真執行底座 + 雲端持續運行 + 跨工具長流程 + 企業級管控」四件全做齊的不多。辦公套件捆綁（釘釘、飛書、企微）是國內的天然優勢，執行底座和長流程編排是短板。接下來一年這個差距會不會被追上，是關注點。
還沒被回答的三件事
👉 OpenAI 官方 blog[4] | Workspace Agents 產品頁[5] | Atlassian Rovo × ChatGPT 連接器[6] | 9to5Mac 報道[7] | 原推文[8]
參考連結
[1] 點此查看: https://video.twimg.com/amplify_video/2047004707844194304/vid/avc1/1920x1080/7DmoUW3pfOMwU9rR.mp4
[2] OpenAI Academy: https://openai.com/academy/workspace-agents/
[3] Help Center: https://help.openai.com/en/articles/20001143
[4] OpenAI 官方 blog: https://openai.com/index/introducing-workspace-agents-in-chatgpt/
[5] Workspace Agents 產品頁: https://openai.com/business/workspace-agents/
[6] Atlassian Rovo × ChatGPT 連接器: https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-rovo-mcp-connector-chatgpt
[7] 9to5Mac 報道: https://9to5mac.com/2026/04/22/openai-updates-chatgpt-with-codex-powered-workspace-agents-for-teams/
[8] 原推文: https://twitter.com/OpenAI/status/2047008987665809771
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