OpenAI 今天把 ChatGPT 里的 GPTs 升级成了 Workspace Agents，由 Codex 驱动、云上持续运行、能跨工具干活、按时间表或 Slack 消息启动。官方原话是 GPTs 的进化版，以后 GPTs 能一键转成 Agent。
1分钟扫读：
先搞清楚它跟以前的 GPTs 有什么不一样
你可能听说过或者用过 GPTs，就是 ChatGPT 里那种可以自定义的“小助手”。你给它设定好身份和知识库，然后跟它聊天。
GPTs 的问题是：它只能回答，不能干活。
比如你让一个 GPT 帮你处理客户反馈。它能总结一段文字，能告诉你这个反馈属于哪一类，但它没办法真的替你：
这些事都得你自己做。GPT 只是一个聊天时候蛮聪明的搭档。
Workspace Agents 不一样。它真的能把上面这些事，从头到尾自己干完。
它到底能干什么
举几个 OpenAI 自己内部在用的例子，你一看就懂。
销售 Agent：自动看销售跟客户的通话录音，把客户情况总结出来，打分，然后在销售代表的邮箱里写好跟进邮件草稿。销售只要检查一下发出去就行。
一家叫 Rippling 的公司（做企业人力系统的）拿这个做了实验，他们一个销售顾问搭了类似的 Agent。原来销售一周要花 5 到 6 小时做的活，现在每一笔交易都在后台自动跑。
会计 Agent：月底结账的时候，它自动做分录、对账、差异分析。本来要花好几天的活，几分钟跑完，还会把底层数据和汇总都整理好，方便人去复核。
产品反馈 Agent：24 小时盯着公司的各种反馈渠道，内部群、客服工单、社区论坛。谁抱怨了、谁夸了、谁提了新需求，它都记下来，分类，排优先级，每周给产品经理一份整理好的报告。
IT 审核 Agent：员工想申请某个软件，跟它说一声，它去对照公司的政策看行不行，能用就批，不能用就告诉你原因，必要时帮你开 IT 工单。
周报 Agent：每周五下午，不用你提醒，它自己去拉数据、画图、写总结，把周报发到你们团队群里。
看出来了吧？这些都不是“回答问题”，是一整段工作。
普通人怎么建一个
不需要写代码，不需要懂技术。
打开 ChatGPT 侧边栏，点「Agents」，描述一下你想让它做什么，比如“每周一帮我整理上周销售数据出一份周报”，ChatGPT 会一步步引导你：
也可以直接从模板开始。OpenAI 准备了财务、销售、市场这些部门的现成模板，改一改就能用。
搭好之后，它就是你团队的公共资产了。谁都可以在 ChatGPT 里调用，或者拉进团队群聊里，整个团队一起使唤。
这些 Agent 是怎么运作的
有四个特点让它能真正干活，不只是聊天。
它跑在云上，你下班了它不下班：传统的 ChatGPT 对话，你关了窗口就没了。Workspace Agent 不是，它住在云端，可以设定每周五早上自动启动，也可以随时接收群聊里的消息开始工作。
它有记忆，有自己的工作桌面：Agent 会记住上次处理到哪里、你之前怎么纠正过它、这个客户之前提过什么需求。它还有一个“工作区”可以存文件、跑代码、调用连接的工具。
它能连各种工具：目前已经接入了邮箱、日历、云端文档、团队群聊、CRM、知识库、工单系统、网页搜索这些。你让它发邮件、更新日程、改客户资料、建工单，它都能动手。
它能被训练、越用越聪明。你在对话里纠正它、给它反馈，它会记住。团队里的人都在用同一个 Agent，它就在不断吸收集体的经验。
Codex 驱动：给 Agent 加了真动手能力
Codex 原本是 OpenAI 给程序员用的 AI 工具，它跟普通聊天 AI 最大的不一样：不只是告诉你「可以这么做」，而是真的替你动手把事做完。
Workspace Agents 把这套能力打开给所有工作流，举几个例子：
这里的关键不是 Codex 多能干，而是门槛消失了。以前要让 AI 真的做这些活，公司得派工程师花几周做系统对接。现在不用了，你在 ChatGPT 里描述一下流程，它自己把对接搭出来。
聊天模型负责想，Codex 负责做。这是 ChatGPT 第一次有一个完整的执行层。
跟 GPTs 的根本差别：从「一次对话」变成「一整条流程」
这件事跟升级版 GPTs 不是一回事。
GPT Store 开了两年，上面有几十万个 GPT。但你去公司里数一下，真正被团队天天在用、把一段完整工作从头接到尾的 GPT，几乎是零。
问题不在 prompt 写得好不好，在 GPT 的形态从一开始就装不下真实工作。
GPT 的运行单位是「一次对话」。你问一句它答一句，对话关掉，什么都不留。但公司里真正有价值的工作不长这样：处理一条客户投诉，要跨三天、四个工具、两次审批；做一份月报，要拉数据、画图、写分析、发给十个人。这些活 GPT 装不下。
Workspace Agents 换的就是这个单位。Codex 驱动 + 云端常驻 + 工作区 + 定时触发，四件事一起到位，结果是从「一次对话」升级成「一整条流程」。
官方说的「GPTs 一键转 Workspace Agents」，背后的意思是：旧一代不会长期保留。
官方给了 5 个现成模板
进 chatgpt.com/agents/studio/new?from-template 直接抄：
OpenAI 自己三个部门内部都在用：
两个共同点：所有场景都是「团队原本就有的流程」，不是造新工作流；每个场景都至少跨两个工具，在 Slack / CRM / IT / 会计系统之间搬数据。
能接到哪些工具里干活
Agent 不只待在 ChatGPT 聊天框里，它能跑到各种工具里干活。目前已经接通的：
除了接更多工具，这次还加了两个新的启动方式：
这个「Slack 里启动」的玩法最好理解。OpenAI 的产品团队就在内部 Slack 里常驻了一个 Agent：员工问「最新版本的 XX 功能怎么开？」，Agent 直接回答，附上文档链接；如果发现是一个没人处理过的新问题，它还会主动开一张工单留底。相当于给团队配了一个 24 小时不下班、查文档不打扰人的新同事。
控制权全在管理员
企业版客户最在意的那层：
「soon」的一条：管理员后台能看到全组织的 Agent 清单、使用模式、连接的数据源。
谁能用
怎么入门
chatgpt.com/agents/studio/new?from-template，财务、销售、市场、IT 都有现成模板OpenAI 和 Anthropic 赌了两条不同的路
Anthropic 这两年把「AI 员工」拆到了不同形态：Claude Code 在终端，Cowork 在桌面，Claude for Chrome 在浏览器，Claude for Excel / PowerPoint 在 Office 文件里。每一个都是独立的落脚点，对应已经存在的工作界面。
OpenAI 这次反过来：不做分布式落脚点，把入口做在 ChatGPT 侧边栏作为唯一主入口，所有流程从这里启动，再让 Agent 去别的工具里干活。
工程师大概率跟 Anthropic，他们就在终端和浏览器里。普通知识工作者大概率跟 OpenAI，ChatGPT 已经是他们每天打开的第一个窗口。真正的关键分歧在中间一层，产品经理、销售、运营、HR，这些人的工作界面到底在现有 SaaS 里，还是在一个新的「AI 首页」里。OpenAI 显然在赌后者。
国内对等产品在哪一层
方向一致的国内产品有几个：
但跟 Workspace Agents 比，国内大多产品还停在「升级版 GPTs」这一层，能定义角色、能连几个工具，但「Codex 级别的真执行底座 + 云端持续运行 + 跨工具长流程 + 企业级管控」四件全做齐的不多。办公套件捆绑（钉钉、飞书、企微）是国内的天然优势，执行底座和长流程编排是短板。接下来一年这个差距会不会被追上，是关注点。
