OpenAI Codex研究：Agentic AI時代已經來臨，但普及程度極唔平均

AI唔再淨係一個聊天機械人——呢個就係OpenAI新研究論文《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》（2026年6月25日發表）嘅核心論點。呢份由OpenAI、哥倫比亞大學、杜克大學同賓夕法尼亞大學研究人員共同撰寫嘅論文，分析咗OpenAI嘅自主編碼同工作平台Codex嘅使用數據，記錄咗知識工作模式嘅結構性轉變。

核心發現：Agentic AI（即用戶將多步驟工作委託畀自主系統）正在快速增長，但採用情況極唔平均。喺OpenAI內部，呢個轉變幾乎係全面嘅。喺外部，佢哋正在加速，但仍然集中喺機構用戶，而非個人消費者 。

以下係論文中最重要嘅發現，按照佢哋對AI同工作未來嘅意義嚟組織。

1. OpenAI內部採用：近乎全面嘅Agentic轉型

喺OpenAI內部，Codex已經唔再係實驗性工具。佢係每個部門嘅主要工作工具。

• 97.9%嘅活躍OpenAI員工而家使用Codex，而Codex佔公司內部每週全部輸出Token嘅99.8%（涵蓋Codex同ChatGPT）。
• 工程部門最早轉變，喺2025年12月已達多數使用。非技術部門——法律、財務、招聘——大約喺2026年4月跨過轉捩點，但佢哋嘅轉變速度明顯快啲 。
• 擔任法律角色嘅OpenAI員工，每月輸出Token（Codex + ChatGPT）中位數喺2026年6月比起2025年11月增加咗13倍。研究人員中位數更加增加咗超過50倍 。
• 自2025年8月以嚟，非開發者嘅OpenAI用戶增加咗12倍 。

重要提示： 論文明確警告，OpenAI唔能夠代表典型機構。佢形容自己係一個「前沿」環境，員工對模型非常熟悉、使用成本低、機構支持度最高、而且非正式知識分享好普遍 。

2. 外部使用增長：快速，但極唔平均

Codex嘅外部採用正在加速，但機構用戶同個人用戶嘅情況好唔同。

• 活躍Codex用戶喺2026年上半年增長超過五倍，最快嘅增長發生喺軟件開發者以外嘅群體 。
• 機構用戶顯示顯著增長：喺同時活躍於ChatGPT同Codex嘅機構中，Codex而家佔**63.3%嘅輸出Token 。使用Codex嘅機構佔比，由2025年8月接近0%，增長到大約17%**嘅所有活躍機構用戶 。
• 個人（消費者）用戶嘅情況好唔同。得**16.5%**嘅輸出Token來自Codex。喺過去28日內活躍於任何一個平台嘅消費者中，**少過1%**曾經用過Codex 。
• 最快增長係喺非開發者群體：自2025年8月以嚟，非開發者個人用戶增加咗137倍，非開發者機構用戶增加咗189倍 。

3. 任務複雜度趨勢：用戶交託更大嘅工作

可能最令人驚訝嘅發現係，用戶唔單止用Codex嚟問快問題。佢哋交託嘅工作，係人類需要幾個鐘甚至成日先做到。

截至2026年5月，喺抽樣嘅個人Codex用戶中：

• 80.6% 至少提出一個估計超過30分鐘人工工作嘅請求。
• 70.2% 提出一個超過1小時嘅請求。
• 25.6% 至少提出一個估計超過8小時有經驗人工工作嘅請求 。

提出估計需要超過8小時工作嘅請求嘅個人用戶比例，自2026年初以嚟增長咗接近十倍 。

喺OpenAI，重度用戶已經喺規模化運作。第99百分位嘅用戶而家經常每日產生超過60小時嘅Codex Agent操作，分散喺多個並行Agent中 。超過10%嘅用戶每週管理三個或以上並行嘅Codex Agent，26.6%使用「技能」（即針對複雜工作流程嘅共享指令集）。總體而言，論文發現24%嘅所有Codex請求都係估計需要一個人超過1小時嘅任務 。

4. 更廣泛嘅轉變：從對話到委託

論文將從對話式AI到Agentic AI嘅轉變，形容為知識工作基本單位嘅改變。

「Agentic AI將知識工作嘅單位從單次互動轉變為委託嘅長週期任務。」論文指出 。

佢區分ChatGPT主要係對話式（問答、建議），而Codex係Agentic（委託式生產：除錯、重構、起草文件、分析數據、協調溝通）。論文強調呢個唔係絕對二分法——ChatGPT有啲Agentic功能，而部分Codex使用亦係對話式 。Codex嘅使用「強烈傾向於委託式生產」——用戶叫佢做嘢，唔止係畀建議或資訊 。

Codex最初係為軟件開發而建，但而家擴展到起草文件、數據分析、溝通同其他編程以外嘅知識工作任務 。喺OpenAI內部，從事商業職能嘅員工用Codex做嘅工作中，超過四分之一係工程或編程——顯示Agent降低咗跨任務邊界嘅成本 。

5. 論文自身嘅警告同限制

呢項研究明確限制咗其發現嘅普遍性。呢啲唔係細微嘅附註：

1. OpenAI唔代表性。 論文指出：「OpenAI嘅使用情況因此唔能夠代表今日嘅典型機構。但係，佢提供咗一個未來Agentic AI使用可能嘅景象，當採用障礙最小化嘅時候」。
2. 對話式 vs. Agentic 係一個光譜，唔係二分法。 喺2026年6月11日前嘅一週，60.3%嘅Codex操作同21.9%嘅ChatGPT操作至少調用咗一個外部工具——工具使用本身係一個唔完美嘅Agentic指標 。
3. 複雜度估計係由模型生成。 任務持續時間門檻（30分鐘、1小時、8小時）係由AI模型估計，唔係直接量度，而且係基於一個0.1%嘅隨機樣本，呢啲用戶同意將查詢用於訓練 。
4. 整體採用仍然狹窄。 喺所有使用個人方案嘅消費者中，少過1%用過Codex ——大多數AI用戶仍然主要係同聊天機械人對話 。
5. 外部採用「較低且更唔平均」 比起OpenAI內部採用，而Agentic工具整體仍然「遠遠冇ChatGPT咁廣泛使用」。
6. 數據只嚟自一個平台（Codex）同一間公司（OpenAI） ——發現可能唔能夠推廣到其他Agentic工具或具有唔同工作流程、安全要求同用戶熟悉程度嘅機構 。

重點總結

• Agentic AI嘅採用係真實嘅，而且喺機構內部正在加速，尤其係當成本同訪問門檻低嘅時候。但對於個人消費者嚟講，基於聊天嘅AI仍然係主流模式。
• 最大嘅驚喜可能係最快嘅增長發生喺軟件工程以外——喺法律、財務、招聘同其他知識工作領域。
• 任務複雜度正在增加，一個顯著嘅少數用戶已經將全天工作委託畀AI Agent。
• 論文嘅限制意味住呢啲發現應該被視為領先指標，而唔係普遍預測。大多數AI用戶仍然係傾偈，而唔係指揮Agent。

OpenAI嘅研究提供咗目前最詳細嘅一瞥，睇到Agentic AI如何從研究概念轉變為實用工作工具。呢個轉變正在發生——但喺邊度、如何、同為邊個，好大程度取決於具體環境。