代理式 AI 將知識型工作的單位從單次互動轉變為可委派的長期任務。聊天機器人的互動通常簡短且獨立，而代理則能獨立運作數分鐘或數小時，同時協調工具呼叫、與環境互動並迭代解決方案。因此，代理正迅速成為工作中最強大的 AI 工具。
在過去一年中，我們在 OpenAI 親身見證了這項轉變。在 Codex 公開發布後的最初幾個月，ChatGPT 仍是 OpenAI 內部工作預設的 AI 工具。直到 2025 年 8 月，OpenAI 員工平均在 Codex 上花費的 token 不到 10%。
如今，包括法務和招募等非技術部門在內的每個部門，都將 Codex 作為其主要工作 AI 工具。這種模式反映了我們認為在代理式工具功能擴展和普及後，未來工作將會呈現的樣貌。
Codex 的採用率隨著其功能提升而增長。隨著 Codex 運用更強大的模型和新的產品功能，它能夠承擔更多樣化的生產性任務。在個人用戶、組織用戶和 OpenAI 員工中，我們記錄了過去一年中的四個趨勢：
人們使用 Codex 處理更長期的工作。截至 2026 年 5 月，80.6% 的抽樣個人用戶至少發出了一次預計需要人類工作超過 30 分鐘的 Codex 請求；70.2% 的用戶發出了一次預計超過一小時的請求；而 25.6% 的用戶至少發出了一次預計超過八小時的 Codex 請求。
Codex 成為 OpenAI 各部門的主要 AI 工具。工程部門率先採用，但法務、財務和招募部門也在 2026 年 4 月左右將 Codex 作為其主要 AI 工具。對於 OpenAI 的普通員工而言，Codex 的使用量現在佔其輸出 token 的 85% 以上。
由於 Codex 用戶傾向於比非用戶使用更多的 token，其在總 token 中的佔比甚至更高：Codex 佔 OpenAI 內部每週生成輸出 token 的 99.8%。
非開發者用戶的採用率增長尤其迅速，超越了開發者。自 2025 年 8 月以來，個人用戶中的非開發者用戶增長了 137 倍，組織用戶增長了 189 倍，而 OpenAI 內部則增長了 12 倍。
Codex 使 OpenAI 員工能夠執行其職務說明以外的任務。儘管技術性使用在工程師中仍然最為普遍，但非技術用戶也經常使用 Codex 進行程式編碼或技術執行，包括自動化、資料轉換、工具開發、除錯和結構化分析。
代理處理更長時間、更困難的任務。近四分之一的 Codex 請求是針對需要人類花費一小時以上才能完成的任務。隨著 Codex 獨立處理長上下文工作的能力提升，用戶從簡短互動轉向更困難、更長期的任務。
下圖估計了跨越四個人類時間門檻的個人用戶比例：即需要人類工作超過 30 分鐘、一小時、四小時和八小時的任務。從 2025 年 12 月到 2026 年 5 月，發出預計需要人類工作超過 30 分鐘請求的用戶比例上升到 80.6%。發出預計超過一小時請求的比例上升到 70.2%。而發出預計超過八小時請求的比例從較低的基數增長最快。
代理式工具使用量的增長也體現在 Codex 的日常運行時間上。在 OpenAI 的每日活躍用戶中，重度用戶會要求 Codex 在一天內執行數小時的代理工作。到 2026 年 6 月，99 百分位的用戶每天定期產生超過 60 小時的 Codex 代理執行時間，這些工作分佈在多個平行運行的代理中。
隨著 Codex 變得更加強大且可平行處理，用戶從一次只向 Codex 詢問一個答案，轉變為在一天中越來越多地協調多個代理任務。
採用趨勢持續從工程師擴展到 OpenAI 的其他部門。OpenAI 的工程師們最先開始逐步採用 Codex。到 2025 年 12 月，公司內部的平均工程師已將其大部分 OpenAI 產品使用轉移到 Codex。如今，平均工程師 99% 的輸出 token 是透過 Codex 而非 ChatGPT 生成的。
法務、財務和招募部門則在稍晚的 2026 年 4 月左右轉向主要使用 Codex，但他們的轉變速度快得多。OpenAI 的平均律師或招募人員現在在 Codex 上生成超過 85% 的輸出 token。
在過去六個月中，Codex 在 OpenAI 內部的使用深度和強度都顯著增加。在活躍的內部用戶中，各部門的總輸出 token 變化急劇上升。研究部門的增幅最大：到 2026 年 6 月，中位數使用量比 2025 年 11 月高出 56 倍。客戶支援部門增長了 32 倍，工程部門增長了 27 倍，而法務部門雖然增長較為緩慢，但也達到了 11 月水平的 13 倍。
這兩種模式共同說明了 Codex 如何轉變 OpenAI 使用 AI 進行生產性工作的方式。在整個公司中，用戶正從聊天機器人轉向代理作為他們主要的 AI 互動形式，並部署呈指數級增長的代理勞動力。
非開發者是增長最快的用戶群體。在所有用戶群體，OpenAI、組織和個人用戶中，Codex 的使用最初始於開發者，他們是這個最初作為程式編碼工具的自然目標受眾。然而，隨著 Codex 擴展到更廣泛的知識型工作，非開發者之間的採用率增長更快。如下方的用戶增長圖所示，在個人、組織和 OpenAI 用戶群體中，每週非開發者用戶的增長速度快於開發者用戶。
截至 2026 年 6 月初，個人非開發者用戶自 2025 年 8 月以來增長了 137 倍。組織非開發者用戶增長了 189 倍，而 OpenAI 內部非開發者用戶增長了 12 倍，這可能是因為該群體已經從一個遠高於平均水平的起點開始。
這種轉變並不意味著每個非開發者都像工程師一樣使用 Codex。相反，它表示有更多的非開發者正在使用 Codex 進行某種形式的代理式工作。
Codex 正在擴展潛在生產性工作的範疇。Codex 使非技術部門能夠加速過去因技術專業知識而受阻的工作流程。下方的熱圖比較了 OpenAI 內部的推斷職位與 Codex 輸出中代表的工作類型。工程和編碼是資料科學和研究領域最大的類別，而知識型工作則是財務和業務營運、行銷、營運及其他部門最大的類別。
儘管如此，代理式工具可以擴展個別員工的能力。例如，在業務職能部門的員工使用 Codex 完成的工作中，超過四分之一是工程或程式編碼。代理可以降低跨任務邊界的成本，並幫助員工完成過去需要更專業技術支援的相關工作。
這對代理的經濟潛力意味著什麼？非工程師員工對代理式工具的日益使用，擴展了這些員工的能力邊界。這對於企業決定如何重新設計工作流程、員工學習哪些技能變得更有價值，以及政策制定者和研究人員試圖理解 AI 如何改變勞動市場都至關重要。
我們的論文展示了前沿用戶如何採用前沿的代理式工具。我們的結果證明了當人們能夠廣泛且低摩擦地接觸到有能力的代理式工具時會發生什麼：隨著工具的改進，人們會將它們用於更長期、更複雜和更跨職能的工作。隨著時間的推移，這很可能就是未來工作的樣貌。
