ChatGPT 推出工作区智能体：团队协作的 AI 新范式

基于 Codex 的团队智能体。

今天，我们在 ChatGPT 中引入工作区智能体（Workspace Agents）。团队现在可以创建共享智能体，用于处理复杂任务和长期运行的工作流，同时在其组织设定的权限和控制范围内运行。

工作区智能体是 GPTs 的演进。由 Codex 驱动，它们可以承担人们在工作中的许多任务——从准备报告、编写代码到回复消息。它们在云端运行，因此即使你不在，它们也能持续工作。它们还被设计为可在组织内共享，因此团队可以构建一次智能体，在 ChatGPT 或 Slack 中共同使用，并随着时间的推移不断改进。

AI 已经帮助人们独立工作得更快，但组织内许多最重要的工作流依赖于跨团队的共享上下文、交接和决策。工作区智能体正是为这类工作而设计：它们可以从正确的系统收集上下文，遵循团队流程，在需要时请求批准，并跨工具推动工作推进。例如，我们 OpenAI 的销售团队使用一个智能体，从通话记录和客户研究中汇总细节，筛选新线索，并在销售代表的收件箱中直接起草跟进邮件。它帮助客户团队减少拼接细节的时间，将更多时间用于与客户相处。

要开始使用，请点击 ChatGPT 侧边栏中的“智能体（Agents）”，并描述你的团队经常执行的工作流。ChatGPT 将逐步引导你将其转化为一个智能体。工作区智能体现在以研究预览形式提供，适用于 ChatGPT Business、Enterprise、Edu 和 Teachers 计划。

编者注：在团队使用工作区智能体测试其工作流期间，GPTs 将继续可用。很快，我们将使将 GPTs 转换为工作区智能体变得容易。

打开声音，观看你的团队今天可以构建的五个智能体的引导式演示。

一个软件审查智能体（Software Review Agent），用于分类软件请求、执行策略、路由审批，并开具包含明确下一步行动的 IT 工单。

一个产品反馈路由智能体（Product Feedback Routing Agent），用于从 Slack、支持渠道和公共渠道捕获反馈，优先处理重要事项，并将信号转化为每周产品行动。

一个每周指标报告智能体（Weekly Metrics Reporting Agent），自动提取周五数据、生成图表、起草叙述，并交付业务报告。

一个线索外联智能体（Lead Outreach Agent），用于筛选入站线索、起草定制化跟进邮件，并更新 CRM。

一个第三方风险管理智能体（Third-Party Risk Management Agent），用于筛查供应商的制裁、财务和声誉风险，然后交付报告。

描述你想要完成的工作，或直接放入一个文件。ChatGPT 帮助你将其转化为一个智能体：定义步骤、连接正确的工具、添加技能，并测试直到它按你期望的方式工作。

以下是 OpenAI 团队构建的一些智能体——你的团队也可以构建：

软件审查员（Software Reviewer）：审查员工的软件请求，对照已批准的工具和策略进行检查，推荐下一步行动，并在需要时提交 IT 工单。产品反馈路由器（Product Feedback Router）：监控 Slack、支持渠道和公共论坛，然后将反馈转化为优先处理的工单和每周产品摘要。每周指标报告员（Weekly Metrics Reporter）：每周五提取数据、创建图表、撰写摘要，并与团队共享报告。线索外联智能体（Lead Outreach Agent）：研究入站线索，根据你的资格评分标准进行评分，起草个性化跟进邮件，并更新你的 CRM。

第三方风险管理员（Third-Party Risk Manager）：研究供应商，评估制裁风险、财务健康状况和声誉风险等信号，并生成结构化报告。

你也可以通过模板（在新窗口中打开）快速开始，这些模板适用于财务、销售、营销等领域。每个模板都带有内置技能和建议的工具，因此你可以快速设置一个智能体并在此基础上进行定制。

在 OpenAI Academy 中学习如何构建工作区智能体，并在帮助中心（在新窗口中打开）查找更多详细信息。

对国内开发者的启示

OpenAI 工作区智能体的核心价值不在于模型能力，而在于“集成、记忆、用户体验”这三项工程化落地能力。国内开发者若想复现类似方案，需重点关注三个门槛：一是工具生态的打通，工作区智能体依赖 Slack、CRM、会计系统等数十种 SaaS 工具的 API 连接，而国内企业软件生态碎片化严重，缺乏统一的开放平台标准，开发者可能需要自建适配层；二是权限与合规设计，文中提到的审批流、角色控制、合规 API 以及针对提示注入的安全措施，在国内数据安全法、个人信息保护法框架下，需要更精细的本地化策略，尤其是涉及金融、医疗等敏感行业时；三是中文场景下的工作流抽象能力，OpenAI 提供了销售、会计、IT 等垂直模板，国内团队需要结合本土业务流程（如钉钉/飞书审批流、企业微信消息触达）重新设计智能体逻辑。目前国内大厂如字节、阿里也在推进类似的多智能体协作平台，但大多仍停留在单点工具阶段，距离“团队共享、云端持续运行”的成熟度还有差距。对中小团队而言，从单一高频场景（如周报生成、线索筛选）切入，利用现有低代码平台快速验证，可能是更务实的路径。

本文由 AI 辅助翻译与整理，经人工审阅后发布，编译自Introducing workspace agents in ChatGPT