OpenAI内部的工作模式正在发生显著转变，该公司主要AI工具已从对话式聊天机器人转向AI智能体（AI Agent）。

截至2026年6月，Codex已占据OpenAI公司每周输出token总量的99.8%，而仅仅在10个月前，这一比例还不足10%。这一转变始于2025年9月左右，随着Codex整合更强大的模型和功能，其处理的任务复杂度也随之提升。员工们逐渐发现，将一系列任务直接交给Codex自主执行，比在对话框中进行问答更为高效。

这种趋势并非个别团队的尝试，而是覆盖了整个公司，法务、财务、招聘等各部门都将Codex视为首选AI工具。目前，OpenAI员工平均超过85%的输出token由Codex生成，考虑到重度用户对token的消耗，公司整体加权后，Codex的使用占比达到了99.8%。这意味着，在ChatGPT诞生的公司内部，它已被同门开发的AI智能体所取代。

OpenAI在其最新博客中明确指出：“智能体（Agent）正在重塑知识工作的基本单元，从一次性的问答交互，转变为可以‘外包’的、周期更长的任务。”相较于一次只处理一个简短问题的聊天机器人，AI智能体能够独立运行数分钟至数小时，自主调用工具、与环境互动，并持续迭代直至完成任务。目前，近四分之一的Codex请求处理的是需要人类花费一小时以上才能完成的工作。

OpenAI总裁Greg Brockman在转发相关报告时表示，AI智能体正被迅速采纳，并加速着所有人的工作进程。他配发的图表展示了公司内部一条陡峭的采用率增长曲线。

工程师率先采用，影响扩散至各部门

最初的改变体现在工程师群体。Codex最初的设计目标便是服务于编码工作。自2025年12月起，OpenAI的工程师平均将大部分工作转移至Codex，目前其输出token的99%均通过Codex完成，留给ChatGPT的仅为少量。

然而，这种转变并未局限于工程部门。法务、财务、招聘等不直接接触代码的部门，在2026年4月前后也开始大规模采用Codex，且采纳速度甚至超过了工程师。如今，OpenAI的律师或招聘专员，平均也有超过85%的输出token来自Codex。各部门的使用量均呈现爆发式增长。根据OpenAI数据，到2026年6月，研究部门的中位使用量增长了56倍，客服32倍，工程部门27倍，即便采纳速度最慢的法务部门也增长了13倍。当律师开始依赖AI智能体处理工作，这一现象本身比任何性能指标都更具说服力。

非开发者用户增长是关键信号

若仅关注工程师对Codex的偏爱，则可能忽略了一个更为关键的信号。自2025年8月起，非开发者用户的增长全面超越了开发者用户：个人用户增长了137倍，组织用户增长了189倍，OpenAI内部用户增长了12倍。一个起源于编码辅助的工具，正被越来越多的非技术人员所使用。

这些用户利用Codex执行多样化的任务。例如，财务团队使用Codex处理了24771份K-1税表，共计71637页，并比去年提前两周完成此项工作。公关团队则构建了一个自动分流的Slack智能体，能够自动处理低风险的演讲邀约，并将高风险的请求转交人工审核。

用户交给AI的任务也日益复杂。截至2026年5月，80.6%的个人用户提交了预计耗时超过30分钟的任务，70.2%超过1小时，更有25.6%的任务时长超过8小时。一个值得注意的现象是，在业务岗用户的Codex使用中，超过四分之一的任务实际上是编程工作，这表明原本不写代码的员工正在跨界涉足编程领域。不同岗位之间的界限正逐渐模糊。OpenAI各部门使用Codex处理的工作类型分析显示，在财务岗中，31%的工作涉及编程；产品营销岗为25%；甚至“其他”非技术部门也有50%的工作涉及编码。Codex正在逐步消除岗位间的隔阂，并从一个编程辅助工具演变为通用的工作流智能体，这才是其深层影响所在。

Codex的角色转变：从工具到执行者

支撑这一切的是Codex角色的彻底转变。它已不再仅仅是一个代码补全插件，而是能够独立承担完整的工程任务链，包括实现、重构、调试、测试和验证。早期版本即可自主运行超过7小时，自行修复测试错误，并交付可运行的解决方案。这已远超简单的代码辅助，而是能够从头至尾完成整个交代给它的任务。

其并行处理能力也尤为突出。到2026年6月，重度用户在P99分位下，单日能够让Codex产出超过60小时的智能体运行轮次，这些任务分布在多个并行的智能体上。用户不再满足于单次问答，而是同时指挥一支智能体团队。OpenAI内部数据显示，到2026年6月，最重度的用户单日可完成超过60小时的智能体工作量，相当于他人一周的工作量。

Codex的基础模型为GPT-5.5，该模型能够以更少的token处理更长的任务。GPT-5.5还展现了优化自身性能的能力。为了在不影响速度的前提下提升效率，OpenAI利用它重写了负载均衡和分区启发式算法。GPT-5.5分析了数周的真实流量数据，制定了定制化方案，将token生成速度提升了20%以上。这使得GPT-5.5成为一个能够自我优化的引擎。有提前使用该模型的英伟达工程师甚至表示，失去GPT-5.5的访问权限如同“被截肢”。

这一切的根本在于，人与AI协作的对象已经悄然改变：从简单的问答式聊天机器人，转变为能够独立执行长周期任务的智能体。然而，发出指令、做出判断、承担责任的角色依然是人类。办公的默认模式也发生了变化：从打开聊天框提问，转变为将整项任务交给智能体去完成。这份报告预示着办公方式的一次重大升级，未来，真正拉开差距的将是人们敢于将多大的工作量整体委托给AI。