过去一年，AI行业最热闹的关键词，已经从大模型慢慢变成了Agent。
自 Openclaw（龙虾）爆发以来，人们开始意识到 AI 原来不只是一个聊天工具，它还能自己调用工具、打开网页，按照用户的要求把事情做完。也正因为如此，Agent 很快成了大厂们的新战场。阿里、腾讯、字节都在往智能体方向快速前进，推出各种智能体应用；手机厂商，包括华为、小米、荣耀等厂商也都在强调系统级AI助手。
OpenAI 自然也没闲着。
不久前，OpenAI宣布在ChatGPT里上线workspace agents，相比过去那个更像高级定制聊天机器人的GPTs，workspace agents明显更接近企业真正想要的AI员工。它能处理复杂任务、长流程工作，也能在云端继续运行，不再要求用户一直坐在电脑前盯着。OpenAI 官方自己也承认，workspace agents 是 GPTs 的升级版，由Codex驱动，可以准备报告、写代码、回复消息，还能在组织管理下被团队共享使用。
（图源：OpenAI）
换句话说，OpenAI这次是想把ChatGPT的触手从个人工具伸向企业工作流的核心。
OpenAI 官方承认，在 workspace agents 上线之后，原本的 GPTs 栏目即将下架。很多人会把workspace agents理解成GPTs的升级版，从官方的做法来看倒是没错，但两者的产品逻辑其实不一样。
以前的GPTs更像是一个个人助手，你可以给它写指令，给它喂知识库，让它以某种固定风格回答问题。比如做一个写日报的GPT，做一个代码助手，做一个品牌客服话术机器人。它确实能提升效率，但本质上还是围绕一个用户或者一轮对话展开。
workspace agents的野心要大得多。
按照OpenAI官方说法，团队可以在ChatGPT侧边栏点击Agents，然后用自然语言描述一个团队经常做的工作流，ChatGPT会一步步引导用户把它变成一个agent。OpenAI还给出了几个典型案例，比如软件申请审核agent、产品反馈路由agent、每周指标报告agent、线索外联agent、第三方风险管理agent等。
（图源：OpenAI）
聪明人一眼就发现了，OpenAI 给出的案例，就是那些工作流里最无聊繁琐的工作。
比如每周指标报告，以前可能需要运营同事周五从多个系统拉数据，复制到表格里，做图，再写一段分析，最后发到群里。workspace agents的目标是让AI自动拉取数据、生成图表、起草叙事，再把报告送到团队面前。再比如产品反馈路由，以前用户反馈散落在Slack、客服系统、公开社区里，需要产品经理一点点看、一点点分优先级，现在agent可以持续监控这些信号，并整理成可执行的产品行动。
更关键的是，workspace agents可以在云端运行，OpenAI 提到，这些agent可以在用户离开后继续工作，也可以按计划运行，或者部署到Slack里，当团队成员在对话中提出请求时接手处理。它们拥有文件、代码、工具和记忆等工作空间，不只回答问题，还可以写代码、运行代码、使用已连接应用、记住学到的内容，并跨多个步骤持续完成任务。
（图源：OpenAI）
当然，OpenAI也知道企业最怕什么，个人用户犯错不要紧，公司用AI犯了错，后果可不是几个人能承担的。所以OpenAI这次专门强调了治理和可控性，比如用户可以决定agent能使用哪些工具和数据、能执行哪些动作，以及哪些敏感步骤必须先请求批准。
价格方面，workspace agents目前以research preview形式向ChatGPT Business、Enterprise、Edu和Teachers计划开放。OpenAI官方页面显示，ChatGPT Business按年付费价格为每用户每月20美元，并已把workspace agents写进Business套餐能力中，Enterprise则需要联系销售。workspace agents本身在2026年5月6日前免费。
（图源：OpenAI）
不难看出，以前ChatGPT进入企业，主要靠员工自发使用。有人用它写邮件，有人用它总结会议，有人用它分析资料。对企业管理者来说，它提高了个人效率，却很难成为公司级的 AI。workspace agents的出现，就是把这些在个人手里的AI使用方式，重新包装成团队的企业工作流。
如果只看「企业级AI Agent」这件事，国内厂商已经跑了好几个月，而且各家的切入角度，比OpenAI这次更贴近企业的实际使用场景。
比如最早入局的腾讯，在 3 月 9 日推出 WorkBuddy，定位 AI 原生的桌面智能工作台，最大的特点在于下载安装，1 分钟配置，不需要任何云端部署，指令直接输入进去，结果就能出来。此外，它内置了超过 20 种技能包，支持多窗口多 Agent 并行工作，并且打通了企业微信、QQ、飞书、钉钉，用户在外面通勤，掏出手机给 WorkBuddy 发条语音，办公室里的电脑就开始干活。
（图源：腾讯）
而飞书 Aily 则是通过MCP协议把Agent接进企业已有的知识系统和业务系统，飞书里的云文档、知识库、多维表格、会议纪要，可以直接成为Agent的知识输入，外部的CRM、ERP等系统，也可以通过MCP被Agent读写操作。不仅如此，aily还推出了任务模式，配备独立的虚拟运行环境，支持复杂任务的多步骤拆解和定时触发。举个例子，公司过去三年的销售数据分散在飞书的表格、知识库、会议纪要里，以前要做季度分析报告，得有人一份份翻出来整理。接入aily之后，你只需要告诉它「帮我整理Q1的销售情况，重点看哪个部分」，它自己去找相关文档、汇总数据、生成图表，最后把报告交给你。
（图源：字节跳动）
钉钉悟空在 3 月 17 日发布时，钉钉CEO陈航说了一句话：「今天，我们把钉钉打碎，用AI重建，过去是人用钉钉来工作，未来是 AI 用钉钉来工作。」这句话最直白的意思就体现在悟空到底能做什么上。比如你发一条消息给悟空「帮我把下周三的项目评审会议通知发给产品和研发团队，顺便在日历上给大家占好时间。」它直接就做完了，不需要你再打开日历、找联系人、逐一发送。权限、账号、审批流程，都是天然继承的，不用额外设置。
此外，阿里生态的淘宝、天猫、1688、支付宝、阿里云 B 端能力也在以 Skills 形式陆续接入，让用户可以直接调用。
（图源：阿里钉钉）
三家做的事不一样，但背后解决的问题其实可以归成三类，一是怎么让员工愿意用、二是怎么让 AI 真的懂公司的东西、三是怎么保证权限和安全不出问题，这三个问题哪一个没处理好，企业都不会真的把 Agent 用进日常工作里。
国内这几家跑得比较快，很大程度上是因为它们不是在做一个全新的工具让企业去学，而是把 AI 塞进了员工每天已经在用的东西里。员工不需要改变习惯，该用什么工具还是用什么工具，只是很多以前要自己动手的事情，现在AI帮你做完了。
这种方式比让企业引入一套全新的 AI 工具要容易得多，而这也是 OpenAIworkspace agents 的一个困局，假如用户还要提前「喂」大量档案、数据、报表，那为何还要选择这样一个工具呢？
从模型能力来看，ChatGPT仍然是全球最有影响力的AI产品之一。OpenAI在推理、代码、工具调用、长任务执行上的积累，让workspace agents一出生就站在一个很高的起点。尤其这次它由Codex驱动，代码执行和复杂任务处理能力是有目共睹的，特别在软件研发、数据分析、销售运营、报告生成这类工作来说，模型能力越强，agent就越能完整执行。
但企业AI这场仗，绝不会只拼模型。
真正进入公司之后，AI会遇到一堆现实问题。它能不能访问内部文档？能不能理解组织权限？能不能接入审批流？能不能在群聊里被@后继续推进？能不能识别不同部门的协作习惯？能不能在不泄露敏感数据的前提下调用外部工具？这些都是企业在选择一个 AI 加入到工作流需要考虑的问题。
而这反倒成了腾讯、飞书、钉钉的最大的杀手锏。
腾讯的优势在沟通入口和用户习惯。国内职场用户很难绕开微信、QQ、企业微信，哪怕再高级的AI产品，如果每次使用都要切到一个陌生平台，也很难被用户接受。WorkBuddy这类产品能让用户在熟悉的IM里发出指令，再由AI在桌面端执行，就有机会把AI变成一种更自然的工作方式。
（图源：腾讯）
在知识与协作上飞书则更厉害一些，过去几年飞书一直在强化文档、会议、多维表格、项目管理和知识库，非常适合做企业上下文整合。对很多团队来说，AI最需要的材料本来就沉淀在飞书里。如果aily能通过MCP把企业知识和业务系统更顺畅地串起来，它的价值就不只是写文档，而是成为懂业务的团队助手。
（图源：字节跳动/飞书）
钉钉更是抓住了大量企业的核心，比如中国大量企业的审批、考勤、日程、待办、群聊都在钉钉里，尤其是中小企业和传统行业，它们未必会花很多时间折腾复杂AI系统，但很愿意在现有平台里多用一个能干活的助手。悟空把AI真正接到待办、日历、表格、审批这些高频任务里，比单纯的聊天机器人有帮助得多。
（图源：阿里/钉钉）
所以，OpenAI workspace agents看起来是在抢企业AI饭碗，但它真正要抢的，不只是AI厂商的钱，而是企业工作流里的位置。
不过，企业AI这场仗并不会因为OpenAI模型更强就直接宣布胜出。对公司来说，AI好不好用，最终还是要看它在实战里表现如何，而不是案例里的完美形象。这恰恰是腾讯、飞书、钉钉的机会，它们不一定在模型能力上压过OpenAI，但在企业工作流上，它们要比 OpenAI 懂得多。
这其实也说明了，谁能把工作流里最麻烦的事情以最无感的方式做好，谁才有机会真正吃下企业AI这碗饭。
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