OpenAI产品负责人：AI第三时代将是能长期协作的AI同事

导语：OpenAI产品负责人Tara Seshan提出AI发展三阶段论：从聊天到Agent协作，最终走向能长期工作的AI同事。她认为当AI接管执行，人的判断力、品位和野心将成为核心竞争力。

如果聊天是AI产品的第一个时代，Agent是第二个时代，那么第三个时代可能是什么？OpenAI Codex与ChatGPT Work产品负责人Tara Seshan给出的答案是：一个能够长期工作、与你反复协作的AI同事。

在8月30日上线的一期播客中，Seshan谈到，AI正在把知识工作从"划桨"变成"掌舵"：Agent承担越来越多执行，人负责设定方向、判断结果和修正航线。等执行能力变得普遍，真正拉开人与企业差距的，将不再是"能不能做"，而是判断力、品位和野心。

Seshan把AI产品分成三个阶段：第一阶段是聊天，第二阶段是与Agent合作，接下来则是"持续工作的AI同事"。聊天机器人的典型交互是一次提问、一次回答；Agent可以围绕目标连续执行；AI同事则更像团队成员：它先独立工作一段时间，人提供反馈，它再继续推进，双方按不同节奏查看进行中的工作并同步。

这种关系还要从"一人一Agent"走向多人协作。今天，OpenAI内部员工有时会在Slack里互发Codex线程截图，解释某个数字是怎样得出的。但截图并不是自然的协作界面。未来需要解决的是：我的Agent完成分析后，能否让同事的Agent检查，并把人和多个Agent放进同一项工作，而不是形成彼此隔离的个人自动化。

不过，持续工作并不只取决于模型更聪明。Seshan用了一个直观比喻：把一名新同事锁在房间里，不给他Google Docs、Slack和公司数据库，再聪明也没有用。云端Agent同样需要企业数据、第三方系统、云基础设施和可靠性保障。所谓"AI同事"，首先是一套获得适当上下文、权限和工具的工作环境。

Seshan认为，Agent承担的循环会越来越长，人的控制点则会从补全一行代码，上移到交付物、目标乃至更高层级。但掌舵并不等于只写一句目标后等待结果。数据可以提供方向，很多关键选择仍依赖人的判断、直觉和对未来的主动设想：不是因为另一条路不可行，而是人希望产品和世界成为某种样子。

她把软件比作电影，而不是房地产。房地产投入更多资本，往往能对应更多资产；电影预算再高，也不保证作品成功。软件同样需要作者表达、取舍和品位。当每家公司都能调用相似的模型和Agent，工具本身趋于同质化，人的"主张"反而成为差异。

这对企业的影响，不只是岗位少做多少执行工作，而是绩效与组织分工需要改变。过去奖励熟练完成任务的人，未来还要识别谁能提出更好的问题、设定更高质量的目标、判断Agent何时偏航，并对最终结果负责。Seshan观察到，最有效的AI使用者并不只是自动化重复劳动，而是扩大自己能够尝试的事情。

过去，同时懂产品、设计和工程的人是少见的"独角兽"；现在，一个人可以快速生成设计、构建原型、推演定价模型和不同场景，过去超出能力范围的工作开始进入个人射程。因此，约束从执行能力转向"能否想得更大"。她建议管理者不断追问：有没有更有野心的版本？能否更快尝试？能否把规模扩大10倍？

OpenAI内部的几句流行语很能说明这种文化："这已经最大化加速了吗？"，"你把它当主线工具全天使用了吗？"。前一句追问速度，后一句要求产品团队高强度使用自己的产品，用真实工作缩短反馈循环。更激进的是产品规划。Seshan称，为今天的模型能力设计会失败，为一年后的想象设计也会失败；OpenAI试图瞄准两三个月后的模型能力。

这期访谈还解释了OpenAI把编程Agent推向知识工作的产品思路。按Seshan的介绍，ChatGPT的Work模式底层使用Codex的执行能力，但移除了工作树等偏编程界面。用户可以让它构建复杂财务模型等知识工作任务。OpenAI的理想状态，是用户不再理解Chat、Work、Codex、模型和Harness之间的区别。人只描述任务，系统自动选择合适的模型与执行框架。

真正困难之处，是知识工作不能照搬编程Agent的验收方式。代码能否通过测试，往往可以从输出判断；一份战略报告或财务分析即使看起来完整，也不能仅凭最终文件认定"90%正确"。用户还需要看过程、输入、引用和中间工作，理解结论如何形成。因此，知识工作Agent不能只交付答案，还要让人参与形成答案的旅程。

持续工作的AI同事进入企业，至少需要四类条件。首先是上下文：它能否在权限范围内理解文档、邮件、会议和业务数据。其次是行动能力：调用哪些系统、以谁的身份操作、写入失败后怎样回滚。第三是协作机制：人什么时候检查，Agent什么时候暂停，其他员工和Agent怎样接手。最后是责任：输出质量由谁验收，高风险决定由谁批准。

当Agent接管执行，Seshan仍给自己保留了一块明确的人工区域：用于思考的写作。她把写作分成两类。周报、状态同步和格式转换属于"作为汇报的写作"，可以尽量交给模型；产品方向、战略判断和有争议的观点属于"作为思考的写作"，她坚持自己完成，因为列提纲、写成文字、删改和接受他人攻击，本身就是把想法想清楚的过程。

这恰好构成AI时代工作的两面：执行交给Agent，判断不能因此萎缩；汇报可以自动化，形成观点的过程仍需保留。否则，企业可能得到更多文件，却失去真正能够掌舵的人。"持续工作的AI同事"目前仍是Seshan描述的演进方向，而不是已经成熟交付的统一产品。但方向已经足够清楚：AI产品正在从回答问题，走向执行任务，再走向长期参与工作。

AI第三时代的关键，不是企业拥有多少Agent，而是能否建立一种新的协作方式：让AI持续工作，让人真正掌舵。模型能力决定它能划多快，企业上下文和基础设施决定它能否上船，人的判断、责任与野心则决定船开往哪里。