智能体如何重塑工作：OpenAI 最新经济研究报告解读

背景

随着人工智能从简单的对话交互向自主执行任务演进，知识工作的基本单元正在发生根本性转变。OpenAI 发布了一篇新的经济研究论文，旨在衡量 Codex 在前沿应用中的经济潜力。

在过去一年中，OpenAI 内部见证了这一转型的全过程。在 Codex 面向公众发布的初期，ChatGPT 仍是 OpenAI 员工默认的工作 AI 工具，截至 2025 年 8 月，普通员工仅有不到 10% 的 Token 消耗用于 Codex。然而，如今包括法律（Legal）和招聘（Recruiting）等非技术部门在内，所有部门均已将 Codex 作为其主要的工作 AI 工具。这一内部趋势反映了 OpenAI 对未来的判断：随着智能体（Agentic）工具能力的扩展和普及，它将成为工作形态的未来。

智能体 AI 将知识工作的单位从单一的交互转变为委托式的、长周期的任务。传统的聊天机器人交互通常是简短且自包含的，而智能体可以独立运行数分钟甚至数小时，通过编排工具调用、与环境交互并迭代，直至找到解决方案。因此，智能体正迅速成为最强大的工作 AI 工具。

核心内容

OpenAI 通过观察个人用户、组织用户以及 OpenAI 内部员工三个维度的数据，记录了过去一年中 Codex 采用的四大趋势，详细展示了智能体如何改变工作模式。

1. 工作周期显著延长，处理更复杂的任务

用户开始使用 Codex 处理更长周期、更复杂的工作。数据显示，到 2026 年 5 月，80.6% 的抽样个人用户至少发起过一次预计耗时超过 30 分钟人类工作的 Codex 请求；70.2% 的用户发起过预计耗时超过 1 小时的请求；更有 25.6% 的用户发起过预计耗时超过 8 小时的请求。

近四分之一的 Codex 请求涉及需要人类花费超过一小时才能完成的任务。随着 Codex 独立处理长上下文工作能力的提升，用户的使用习惯从短交互转向了更具挑战性、周期更长的任务。

2. 成为 OpenAI 全员的首要 AI 工具

Codex 已成为 OpenAI 各个部门的首要 AI 工具。虽然工程部门率先采用，但法律、财务和招聘部门在 2026 年 4 月左右也完成了过渡，将 Codex 作为主要 AI 工具。

• 使用占比极高：对于平均每位 OpenAI 员工而言，Codex 的使用量占其输出 Token 的 85% 以上。
• 总体主导地位：由于 Codex 用户倾向于比非用户消耗更多 Token，Codex 实际上占据了 OpenAI 内部每周生成输出 Token 的 99.8%。

3. 非开发者用户增长迅猛，超越开发者

非开发者群体的采用率增长尤为迅速，甚至超过了开发者群体。自 2025 年 8 月以来：

• 个人用户中的非开发者增长了 137 倍；
• 组织用户中的非开发者增长了 189 倍；
• OpenAI 内部非开发者用户增长了 12 倍（基数较高导致倍数相对较小，但绝对增长显著）。

这一转变并不意味着非开发者以与工程师相同的方式使用 Codex，而是意味着更多非技术人员开始利用 Codex 进行某种形式的智能体工作。

4. 打破职业边界，赋能非技术岗位

Codex 使 OpenAI 员工能够执行超出其职位描述的任务。尽管技术使用在工程师中仍最普遍，但非技术用户经常利用 Codex 承担编码或技术执行工作，包括自动化、数据转换、工具开发、调试和结构化分析。

• 跨职能工作：在业务职能部门的员工中，超过四分之一的 Codex 使用量涉及工程或编码工作。
• 降低门槛：智能体工具降低了跨越任务边界的成本，帮助员工完成过去需要更专业技术支持的相关工作。

5. 内部使用深度与强度的指数级增长

在过去六个月中，OpenAI 内部的 Codex 使用深度和强度急剧增加。在活跃内部用户中，各部门的合并输出 Token 变化显著：

• 研究部门（Research）：增长最大，到 2026 年 6 月，中位数使用量是 2025 年 11 月的 56 倍。
• 客户支持（Customer Support）：增长了 32 倍。
• 工程（Engineering）：增长了 27 倍。
• 法律（Legal）：增长较为平缓，但仍达到 2025 年 11 月水平的 13 倍。

此外，重度用户的行为模式也发生了改变。到 2026 年 6 月，OpenAI 用户中处于第 99 百分位的重度用户，每天生成的 Codex 智能体轮次（agent turns）超过 60 小时，且分布在多个并行运行的智能体中。用户已从单次请求单一答案，转变为在一天内编排多个智能体任务。

关键要点

• 工作范式转移：智能体 AI 将知识工作的基本单位从“单次交互”转变为“委托式、长周期任务”。智能体能独立运行数小时，通过工具编排和环境交互迭代解决问题。
• 全面渗透：Codex 已从工程部门扩展至法律、财务、招聘等非技术部门，成为 OpenAI 内部绝大多数员工（99.8% 的输出 Token）的主要 AI 工具。
• 非开发者爆发：非开发者用户的增长速度远超开发者。自 2025 年 8 月起，个人非开发者用户增长 137 倍，组织非开发者用户增长 189 倍。
• 任务复杂度提升：用户越来越多地委托 Codex 处理耗时超过 30 分钟、1 小时甚至 8 小时的复杂任务。重度用户每天可编排超过 60 小时的智能体工作。
• 技能边界模糊：智能体降低了技术门槛，使非技术人员能够执行自动化、数据转换、调试等原本需要专业技术支持的任务，从而扩展了个体的生产力边界。
• 经济潜力巨大：随着工具能力的提升，人们将其用于更长、更复杂、跨职能的工作。这种趋势预示着未来工作的形态：低摩擦地访问强大智能体工具，将重新定义劳动力市场和业务流程。

意义与影响

这篇研究不仅展示了 OpenAI 内部的技术采用情况，更揭示了智能体 AI 对劳动力市场的深远影响。

1. 对企业流程重构的启示：非工程师员工对智能体工具的广泛采用，扩展了这些员工的能力边界。企业需要重新设计工作流程，以利用这种新的生产力模式，特别是如何利用智能体来加速那些曾受限于专业技术瓶颈的工作流。
2. 对技能价值的重塑：随着智能体接管更多技术执行任务，员工需要学习哪些技能变得更加有价值。跨职能协作和任务编排能力可能比单一的技术执行能力更具竞争力。
3. 对政策制定者和研究者的意义：研究结果展示了当人们能够广泛、低摩擦地访问强大智能体工具时会发生什么。这为理解 AI 如何改变劳动力市场提供了实证依据，有助于政策制定者应对由此带来的就业结构变化。
4. 未来工作的预演：OpenAI 内部的趋势表明，未来工作将表现为智能体劳动力的指数级增长。用户将从聊天机器人交互转向以智能体为主要形式的 AI 交互，并部署越来越复杂的自动化工作流。

总之，Codex 的采用历程证明，智能体不仅仅是代码生成工具，而是能够独立执行长周期、跨职能任务的强大生产力引擎，正在从根本上重塑知识工作的定义和边界。