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當Agent能夠完成復雜任務，我們需要學習如何與這個星球上最聰明的“打工人”共事。

作者 | 小葳

AI Agent的時代，比所有人預想的，來得更早、更猛烈。

北京時間7月18日凌晨，科技圈再次被OpenAI投下的一枚重磅炸彈引爆。沒有冗長的預熱，沒有華麗的舞臺，Sam Altman和他的團隊通過一場25分鐘的發布會直播，推出ChatGPT Agent。

這不再是我們熟悉的那個“聊天機器人”，它是一個擁有了自己的虛擬電腦、能夠自主思考、規劃并執行復雜任務的“行動者”。

當看到ChatGPT Agent熟練地打開瀏覽器、分析網頁、調用API、生成PPT、制作表格時，Sam Altman在直播中坦言：“對我來說，在觀看它工作時，這是最讓我感受到AGI的時刻之一。”

看完發布會，令人印象深刻的有三個方面：

第一，  面對多目標的復雜任務，ChatGPT Agent雖然耗時長一些，但完成度很高；

第二，  ChatGPT Agent可以隨時被打斷，人類用戶可以隨時補充信息和指導，或增加新任務，人機協作的體驗更加凸顯；

第三，Agent通過自己專屬的虛擬計算機完成所有任務，并將執行任務過程可視化實時展現，用戶可以回放視頻查看Agent每一步動作。

  從“能聊”到“能干”：

  統一智能體，OpenAI的必然一步

ChatGPT Agent的誕生并非憑空而來，它是OpenAI在智能體（Agent）道路上不斷積累的必然結果。今年早些時候，OpenAI陸續推出了兩個重磅工具：Deep Research和 Operator。

然而，這兩個工具如同兩個“偏科生”。Deep Research擅長長文閱讀，卻無法與需要登錄、交互的網頁打交道；Operator擅長處理交互式與可視化的網頁，卻在深度分析和長文閱讀方面力不從心。而許多真實世界的復雜任務，恰恰需要二者能力的結合。

正如Sam Altman在發布會上所說：“人們想要一個統一的智能體，它能自主運行，使用它自己的電腦，幫助人們完成真正復雜的任務。它能夠無縫地切換，從思考到采取行動。它能使用各種工具，比如調用終端、在網頁上點擊操作，甚至能生成電子表格、幻燈片等文件，以及具備更多功能。”

ChatGPT Agent正是兩者“強強聯合”的實現，它融合了Deep Research的分析能力和Operator的執行能力，相當于賦予了Agent“大腦”和“雙手”。

真正完成復雜任務：

自主選擇工具，可視化執行過程

發布會上演示的第一個demo是一個多目標的復雜任務，用戶9月份要出席朋友婚禮，需要準備服裝、禮物、預訂酒店等一攬子事情，用戶把這些需求一股腦拋給Agent：

- 一套與所有場合的著裝要求相匹配的服裝（男士）。

- 提出五個服裝選項。選擇一些輕奢檔次的服裝，并應與場地和天氣相配 

- 找到那些兩端都有幾天緩沖期的酒店。

- 使用Booking進行預訂，并務必檢查可用性和當前價格。

- 同樣別忘了為新人挑選一件禮物，價格最好在500美元以內。

Agent確認關鍵需求后就開始工作。整個任務完成花費了20分鐘左右，在發布會最后，提供了完善的方案。5件服裝備選直接提供了價格對比和購買鏈接。

當用戶提出新增要求，安排一個包括美國職業棒球聯盟（MLB）所有運動球場參觀的旅行計劃時，Agent直接給出精確到天的Excel行程表格。

Agent所有動作都是通過專屬虛擬電腦完成，這臺電腦上安裝了很多不同的工具，Agent能自行選擇如何使用。

同時，Agent將它執行任務的全過程展示為一個可視化的電腦屏幕，并在不斷變化的對話框中顯示文本形式的思維鏈過程，也就是Agent在想什么，它決定下一步做什么。

揭秘Agent的工作臺：

一臺虛擬電腦和它的工具集

要理解ChatGPT Agent的強大，首先要看它的“工作臺”——一臺專屬的虛擬電腦。在這個工作臺上，集成了一些強大的工具：

文本瀏覽器 (Text Browser)：和Deep Research工具類似，它能快速抓取和解析大量網頁的文本內容，進行高效的搜索和信息提煉，這讓它能夠非常高效快速閱讀大量網頁并進行搜索，是Agent高效處理信息的“利器”。

可視化瀏覽器 (Visual Browser)：和operator工具類似，這是Agent的“眼睛”和“手”。讓Agent能像人一樣“看”到網頁的圖形界面，進行點擊、

滾動、拖拽、填寫表單等操作，輕松應對為人類設計的復雜交互界面。

終端 (Terminal)和API，通過與終端的連接，Agent可以運行代碼、進行復雜的數據分析、處理文件，甚至直接生成可編輯的PowerPoint演示文稿和Excel電子表格。發布會演示中，Agent自行編寫代碼編譯幻燈片，并調用圖像API美化頁面的場景，令人印象深刻。

通過API，Agent能夠調用外部服務。包括公共API，以及用于訪問你私有數據源的API，比如谷歌云端硬盤，谷歌日歷，github，sharepoint等等。

擁有工具是一回事，懂得何時使用何種工具，則是更高維度的智能。OpenAI通過強化學習（Reinforcement Learning）的訓練方式，學會在面對復雜任務時，自主規劃并智能地選擇最優工具組合。

比如，當被要求預訂餐廳時，Agent可能會先用文本瀏覽器進行海量篩選，然后切換到可視化瀏覽器查看菜品圖片，最后確認空位并完成預訂。

從“指令-響應”到“委托-協作”：

人機協作的全新體驗

如果說完成復雜任務是ChatGPT Agent的“硬實力”，那么其高度協作的交互模式則是它的“軟實力”，也是它與其他AI工具顯著區別。

過去，我們與AI的交互是僵硬的。一旦任務下達，我們能做的只有等待。而ChatGPT Agent被設計成一個真正的“協作伙伴”。

用戶和智能體隨時都能夠主動與對方溝通，是ChatGPT Agent重要的交互理念。在ChatGPT Agent執行任務的任何時刻，用戶都可以隨時“插話”：

“Agent模型的一個關鍵能力是能夠被隨時打斷，就像是在進行多輪對話。用戶可以插話，引導它。”ChatGPT Agent研發人員表示。

用戶可以中途補充新的要求（哦對了，再幫我找一雙9.5碼的黑皮鞋），可以糾正它的方向，甚至可以完全改變任務（我忘了提這件事，或者你的進度如何？做得怎么樣了？）。Agent會理解新的指令，并在不丟失已有進度的前提下，繼續工作。

同時，Agent也會主動溝通。在信息不足時，它會提出澄清性問題讓用戶確認；在執行關鍵操作（如發送郵件、下單支付）前，Agent會主動尋求用戶的最終確認。這種雙向溝通機制，確保了任務始終在用戶的掌控之中。

更重要的是，用戶擁有最終的“接管權”。如果對Agent的操作不滿意，可以隨時暫停，直接進入它的虛擬環境，自己動手修改。這極大增強了用戶的安全感和控制感，使得人與AI之間建立起一種前所未有的信任關系。

碾壓級跑分：

當Agent的能力被量化

為了證明ChatGPT Agent并非華而不實的“花架子”，OpenAI公布了一系列基準測試成績。這些數據，將其強大的能力清晰地量化了出來。

在被譽為“人類最后考試”的HLE (Humanity’s Last Exam)基準上，該測試旨在衡量AI在各學科專家級問題上的表現，ChatGPT Agent取得了41.6%的分數，幾乎是此前o3和o4-mini模型的兩倍。

前沿數學基準FrontierMath上，Agent在工具的輔助下，達到了27.4%的準確率，顯著優于o3和o4-mini。

在衡量網頁瀏覽和信息定位能力的BrowseComp和WebArena測試中，Agent同樣表現優異。

在與辦公場景息息相關的SpreadsheetBench（電子表格編輯能力測試）中，Agent的得分高達45.5%

這些數字背后，反映出一個清晰的信號：ChatGPT Agent在通用推理、專業知識、工具使用和任務執行等多個維度上，已經達到了一個全新的高度。它不再是一個只能在特定領域展現才華的工具，而是一個具備廣泛能力的“通才”。

“前沿與實驗性”：

奧特曼的謹慎與Agent的風險預警

在展示強大能力的同時，Sam Altman也反復強調了這款產品的“前沿和實驗性”，并坦誠地揭示了其潛在的風險。這體現了OpenAI在推動技術邊界時的審慎態度。

研發團隊稱，目前最大的擔憂之一，是被稱為“提示詞注入”（Prompt Injection）的新型攻擊。

當Agent訪問惡意網站時，網站上的隱藏指令可能會“誘騙”它執行不當操作，比如泄露用戶的敏感信息。

對此，OpenAI構建了多層防御體系，包括訓練模型忽略可疑指令、部署實時監控系統來終止惡意行為等。但OpenAI也承認，他們無法阻止所有攻擊。

隨著AI能力的指數級增長，如何為其劃定安全的倫理和技術邊界，已成為整個行業面臨的共同挑戰。

因此，OpenAI給用戶的建議是：充分意識到使用智能體所面臨的風險，不隨意向智能體透露個人敏感信息。

結語

ChatGPT Agent今天所展示的，還只是一個開始。

Agent不可避免會犯錯，有時完成任務可能比人類手動操作更耗時。但它指明的方向，是清晰且不可逆轉的。

我們正在從一個需要自己親手操作每一個軟件、點擊每一個按鈕的時代，邁向一個只需提出目標，便有智能體為你調度一切資源的時代。

而我們，需要學習如何與這個星球上最聰明的“打工人”共事。

       原文標題 : 終極“打工人”誕生：OpenAI發布ChatGPT Agent，重新定義生產力邊界