OpenAI сегодня утром выпустила Workspace Agents, GPTs начинают обратный отсчет.
Этот новый продукт представлен как эволюционная форма GPTs, с четким позиционированием: ориентирован на команды, превращает повторяющийся рабочий процесс в общего, исполняемого агента.
Он работает на Codex, имеет свое рабочее пространство, может взаимодействовать с файлами, использовать инструменты и непрерывно выполнять задачи в фоновом режиме.
Вы описываете ChatGPT повторяющийся рабочий процесс вашей команды, например, сбор информации, принятие решений, генерация результатов и их отправка, и ChatGPT соберет этот процесс в Агента, затем вся ваша команда сможет использовать этого Агента в ChatGPT или Slack, одновременно используя и корректируя его.
После настройки он будет постоянно работать в фоновом режиме, даже когда люди ушли.
Звучит знакомо, похоже на OpenClaw · командную версию.
01 Общий агент для команд
Workspace Agents, как следует из названия, агент рабочего пространства, ориентирован на рабочие команды.
Эта новая функция размещена на боковой панели ChatGPT как отдельный вход, при нажатии на который открывается область для построения процессов.
Вы можете создать агента с нуля или изменить его на основе официальных шаблонов. Весь процесс не требует написания кода, достаточно описать процесс простым языком, система шаг за шагом его разберет: какие шаги нужно выполнить, какие инструменты использовать, какой конечный результат.
Созданный агент появится в каталоге команды, другие участники могут напрямую использовать того же агента или в процессе использования корректировать и дополнять процесс.
Другими словами, процесс становится инструментом, который команда может использовать повторно. И он не фиксирован один раз, его можно постоянно корректировать в процессе использования.
Кроме того, Workspace Agents имеет свое рабочее пространство, может читать и сохранять файлы, использовать подключенные инструменты, такие как почта, календарь, системы документов или другие бизнес-системы, а при необходимости выполнять код.
Он также может работать непрерывно, запускаться вручную или по расписанию, как только процесс начинается, он будет выполняться по заданным шагам, не требуя запуска человеком на каждом этапе. Если весь процесс работоспособен, вы完全可以 оставить его работать самостоятельно.
Процесс выполнения контролируем, Workspace Agents следует заранее установленным правилам разрешений и контроля.
Какие инструменты может использовать каждый агент, к каким данным имеет доступ, можно установить заранее; операции, связанные с изменением содержимого, отправкой информации и т.д., могут требовать предварительного подтверждения; администратор может видеть историю его использования, а также при необходимости приостанавливать или корректировать.
Если посмотреть на это в контексте предыдущих поколений продуктов, изменение становится более понятным.
Первые GPTs по сути были prompt + база знаний + Actions,一次性配置, однократное использование, без реальной возможности выполнения длительных процессов.
Появившийся позже ChatGPT Agent, хотя также мог выполнять задачи, был ближе к разовому вызову. Завершался после выполнения, не работал непрерывно, не имел стабильной идентичности.
С Workspace Agents этот класс продуктов начинает стабилизироваться: он является общим для команд, может работать длительное время, имеет свой контекст и память, выполняет持续执行 по预设流程,同时还 обладает механизмами разрешений и управления.
Судя по описанию от официальных лиц, этот продукт подходит для структурированной, повторяющейся работы, зависящей от нескольких инструментов и требующей непрерывного выполнения. Для разовых диалогов или временных задач, вероятно, не需要如此复杂.
Workspace Agents уже доступен в исследовательском предпросмотре для бизнес-, корпоративных, образовательных планов ChatGPT и планов для преподавателей. Для корпоративных и образовательных планов администраторы могут управлять этими агентами через контроль ролевых权限.
02 Упрощение процессов при четких правилах
OpenAI привела пять типичных сценариев, охватывающих пять функций: IT, продукт, операции, продажи и риск-менеджмент.
Ни в одном из этих сценариев не требуется писать код, у них есть общая черта: сама по себе работа не очень сложна, но информация разбросана в разных местах, и человеку нужно постоянно искать и систематизировать.
Первый - проверка ПО: после того как сотрудник подает заявку на использование или закупку программного обеспечения, агент сверяется с имеющимся списком инструментов компании и правилами безопасности, определяет, можно ли одобрить эту заявку, как ее обработать дальше, и при необходимости поможет directly создать заявку.
Второй - систематизация отзывов о продукте: агент одновременно просматривает Slack, каналы поддержки и публичные форумы, собирает разрозненные пользовательские отзывы, проводит простую классификацию, определяет, какие более важны, затем систематизирует их в заявки, одновременно выводя阶段性 итог.
Третий - генерация еженедельных отчетов: агент в установленное время забирает бизнес-данные, создает图表, пишет пояснительный итог, и finally整理成完整的 отчет для команды.
Четвертый - отслеживание потенциальных клиентов: агент проверяет информацию о новом клиенте,根据 правилам команды определяет, стоит ли с ним работать, помогает起草 письмо для последующих действий, затем同步相关内容 обратно в CRM-систему.
Пятый - оценка рисков третьих сторон: агент проверяет различную информацию о поставщике, например, находится ли он под санкциями, каково его финансовое состояние, есть ли негативные новости, затем按公司标准整理成 отчет.
Эти пять сценариев фактически указывают на один и тот же тип задач, то есть основное применение Workspace Agents: если процесс уже существует, но при его выполнении человеку постоянно приходится переключаться между разными инструментами, и в конце собирать результаты вместе. Workspace Agents может связать эти шаги, allowing it to run самостоятельно по порядку.
Возникает вопрос: сбор информации, систематизация процесса - это еще куда ни шло, но 真的合适吗 доверять ему и принятие решений?
Судя по официальному дизайну, этот вопрос не был проигнорирован.
«Принятие решений» в Workspace Agents - это не свободное творчество, оно помещено в набор правил.
Например, в сценарии проверки ПО он сверяется с имеющимся списком компании и правилами безопасности, чтобы решить, использовать ли某个工具; в сценарии с потенциальными клиентами он также не выбирает клиентов произвольно, а оценивает по стандартам, заранее установленным командой.
Для более чувствительных действий, таких как изменение данных, отправка внешней информации, создание расписания, система по умолчанию может добавить этап подтверждения. Процесс может выполняться автоматически, но в ключевых узлах можно остановиться, чтобы человек принял окончательное решение.
Это фактически очерчивает границу.
Workspace Agents больше подходит для обработки работы, правила для которой уже明确, критерии принятия решений уже прописаны.
Если сама задача требует大量临时判断, постоянной корректировки в зависимости от контекста, то она по-прежнему需要人来主导.
03 Метод управления, извлеченный из OpenClaw
Если рассматривать этот инструмент с точки зрения управления, Workspace Agents решает其实不是 проблему эффективности, а способ организации самого процесса.
Во многих командах рабочий процесс虽然存在, но не записан полностью.
Он разбросан в разных местах:一部分 в документации,一部分 в системе, и还有一部分 в головах конкретных исполнителей.
Одна и та же задача, порученная разным людям, может выполняться в разной последовательности, критерии оценки也不完全一致.
Вот почему许多工作看起来简单, но始终很难稳定下来.
В конце XIX века Тейлор предложил научный менеджмент, ядро которого заключается в превращении работы из «зависимой от личного опыта» в «шаги, которые можно разбить, записать и повторно выполнить».
Сначала разбить дело на части: как делать на каждом шаге, какими стандартами руководствоваться, затем зафиксировать эти шаги, чтобы разные люди могли выполнять их одним и тем же способом.
То, что делает Workspace Agents, очень близко к этой логике. Процесс必须先 быть четко описан: когда начинать, какие данные использовать, через какие шаги пройти, какой конечный результат произвести.
Это содержимое直接变成 исполняемый процесс, при выполнении он больше не зависит от того, запомнил ли человек, что делать дальше, а следует заранее определенному порядку.
Происходящее изменение: процесс можно отделить от человека.
Раньше «самый опытный человек» в команде往往 определял, сможет ли процесс顺利跑完; теперь этот опыт можно записать в процесс, и другие члены команды直接 используют同一套做法.
Еще один очень важный момент: процесс должен иметь границы: где можно выполнять автоматически, где必须 остановиться для подтверждения, какие данные можно использовать, какие нельзя трогать - все это必须 быть установлено вначале.
С этой точки зрения, Workspace Agents не меняет содержание работы, он меняет способ существования процесса.
Процесс больше не只是 описывается, он может выполняться, использоваться повторно, а также continuously调整.
Такие инструменты, как OpenClaw, изначально также двигались в этом направлении: они пытались让系统接管一整段操作过程, превратить действия, которые ранее требовали от человека пошагового выполнения перед компьютером, в автоматически исполняемый процесс.
Разница в том, что Workspace Agents поместил это в командную среду и дополнил уровнем разрешений, согласований и управления, сделав работу более контролируемой.
Подобные попытки появляются не только у OpenAI.
Microsoft продвигает свои Copilot Agents, внедряя这类 возможности в Microsoft 365, от почты и документов до инструментов collaboration, стараясь охватить среды, ежедневно используемые сотрудниками.
Google сегодня также запустила корпоративную платформу Agent, focusing on如何管理和调度大量agent, allowing them to协同工作 между different systems.
Однако для предприятий разница не только в функциональности. Реальная стоимость заключается в использовании: нужно ли сотрудникам изучать новые инструменты, нужно ли перестраивать процессы, определяет, смогут ли эти системы действительно работать.
Конкуренция продолжается, но направление уже明确.
Эта статья из WeChat официального аккаунта «字母AI», автор: Юань Синьюэ (Yuan Xinyue)
